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image for course Reinforcement Learning Onramp

Reinforcement Learning Onramp

Erlernen Sie die Grundlagen der Entwicklung intelligenter Controller in MATLAB®, die aus Erfahrungen lernen können. Erweitern Sie ein Simulink®-Modell mit einem Reinforcement Learning Agent und trainieren Sie ihn mit MATLAB darauf, in einer bestimmten Situation die beste Aktion zu wählen.

Kursmodule

Overview of Reinforcement Learning

Familiarize yourself with reinforcement learning concepts and the course.

Lektionen:
  • What is Reinforcement Learning
  • Simulating with a Pretrained Agent

Define the Environment

Define how an agent interacts with an environment model.

Lektionen:
  • Components of a Reinforcement Learning Model
  • Defining an Environment Interface
  • Providing Rewards
  • Including Actions in the Reward
  • Connecting a Simulink Environment to a MATLAB Agent

Define Agents

Create representations of RL agents.

Lektionen:
  • Critics and Q Values
  • Representing Critics with Neural Networks
  • Actors and Critics
  • Summary of Agents

Train Agents

Use simulation episodes to train an agent.

Lektionen:
  • Training
  • Changing Options
  • Improving Training

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

Lektionen:
  • Review of the RL workflow
  • Additional Resources
  • Survey

Format:Kurs zum Selbststudium

Sprache:Deutsch

Sprache

  • Praktische Übungen mit automatischem Feedback
  • Zugang zu MATLAB über Ihren Webbrowser
  • Teilbarer Fortschrittsbericht und teilbares Kurszertifikat

Deep Learning Onramp

Machen Sie die ersten Schritte mit Deep-Learning-Methoden für die Bilderkennung.

Simulink Onramp

Machen Sie sich mit den Grundlagen von Simulink vertraut.

MATLAB Onramp

Machen Sie die ersten Schritte mit MATLAB.

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