Reinforcement Learning

Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens.-Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens.-Optimale Entscheidungen in einem bekannten Umweltsystem.-Dynamische Programmierung.- rekursive Tiefensuche.-Entscheiden und Lernen in einem unbekannten Umweltsystem.-Q- und Sarsa Learning, Eignungspfade, Dyna-Q.-Policy Gradient und Actor Critic.- Monte Carlo-Evaluationen und Monte Carlo-Baumsuche (MCTS).-Künstliche neuronalen Netze als Schätzer für Zustandsbewertungen und Handlungspreferenzen.-Werden digitale Agenten bald intelligenter als Menschen sein?.-Leitbilder in der K.I..