Reinforcement Learning verstehen – in der Praxis anwenden
Maschinelles Lernen klingt oft nach reiner Theorie. Aber wenn Algorithmen durch Belohnung und Bestrafung selbstständig lernen, wird es richtig spannend. Wir zeigen, wie das funktioniert und wo es tatsächlich eingesetzt wird.
Programm entdeckenWarum gerade Reinforcement Learning?
Viele sprechen über künstliche Intelligenz. Aber nur wenige verstehen, wie ein System lernt, indem es ausprobiert, scheitert und sich verbessert – ganz ähnlich wie Menschen.
Diese Form des Lernens ist keine Science-Fiction mehr. Sie steckt in Robotik, Spielalgorithmen und autonomen Systemen. Und ja, man kann sie erlernen, ohne Jahrzehnte Forschung hinter sich zu haben.
Bei Gaxton geht es darum, dieses Wissen greifbar zu machen. Mit echten Beispielen, konkreten Übungen und ohne den üblichen akademischen Ballast.
Wie der Lernweg bei uns aussieht
Grundlagen schaffen
Zuerst klären wir, was Reinforcement Learning überhaupt bedeutet. Keine mathematischen Abhandlungen, sondern nachvollziehbare Konzepte mit direktem Bezug zur Praxis.
Algorithmen verstehen
Q-Learning, Policy Gradients, Monte Carlo – diese Begriffe klingen kompliziert, sind aber lernbar. Wir bauen sie Schritt für Schritt auf und zeigen, wann welcher Ansatz passt.
Praktisch umsetzen
Theorie ist wichtig, aber Umsetzung ist entscheidend. Deshalb arbeiten wir an echten Problemen, die später tatsächlich relevant sein können – von Simulationen bis zu realen Testszenarien.
Unser Ansatz beim Lernen
Kleine Schritte, klare Struktur
Man kann nicht alles auf einmal lernen. Deshalb teilen wir komplexe Themen in verdaubare Einheiten auf. Jede baut auf der vorherigen auf.
Experimente statt Folien
Klar, manchmal braucht es Erklärungen. Aber die meiste Zeit verbringen wir damit, Dinge auszuprobieren. Fehler sind Teil des Prozesses – genau wie beim Reinforcement Learning selbst.
Code, der wirklich funktioniert
Niemand braucht Pseudocode, der nur auf dem Papier läuft. Wir schreiben Programme, die tatsächlich etwas tun. Und wenn etwas nicht klappt, finden wir gemeinsam heraus, warum.
Was passiert während des Programms?
Einstieg und Orientierung
Erste Wochen
Am Anfang klären wir die Basics: Was ist ein Agent, was ist eine Umgebung, wie funktioniert Belohnung? Ohne diese Grundlage wird der Rest schwierig. Aber wir halten es praxisnah – mit Beispielen, die jeder nachvollziehen kann.
Algorithmen in Aktion
Mittlere Phase
Jetzt wird es technischer. Wir implementieren verschiedene Lernmethoden und testen sie in Simulationen. Manche funktionieren besser als andere – und genau das lernt man hier: wie man entscheidet, welcher Ansatz für welches Problem passt.
Komplexere Szenarien
Fortgeschrittene Phase
Wenn die Grundlagen sitzen, gehen wir weiter. Mehrere Agenten, größere Zustandsräume, längere Episoden. Hier zeigt sich, ob man das Gelernte wirklich anwenden kann oder nur Rezepte auswendig gelernt hat.
Eigenes Projekt entwickeln
Abschlussphase
Zum Schluss arbeitet jeder an einem eigenen Projekt. Keine vorgegebenen Aufgaben mehr – einfach ein Problem aussuchen, eine Lösung entwerfen und umsetzen. Mit Unterstützung natürlich, aber ohne feste Vorgaben.
Was bringt das konkret?
Verständnis für intelligente Systeme
Man lernt nicht nur, wie Algorithmen funktionieren, sondern auch, warum sie so funktionieren. Das hilft, bessere Entscheidungen zu treffen – sowohl beim Entwickeln als auch beim Bewerten von Lösungen.
Praktische Fähigkeiten für echte Probleme
Nach dem Programm kann man tatsächlich etwas bauen. Keine theoretischen Konzepte, die im Regal verstauben, sondern Werkzeuge, die sich einsetzen lassen.
Einblick in aktuelle Forschung
Reinforcement Learning entwickelt sich schnell weiter. Wir schauen uns an, was gerade passiert – nicht nur historische Methoden, sondern auch neuere Ansätze, die langsam in die Praxis kommen.
Netzwerk mit ähnlich Interessierten
Man lernt nicht alleine. Andere Teilnehmende haben oft ähnliche Fragen, andere Perspektiven und manchmal bessere Lösungen. Das macht den Austausch wertvoll.
Bereit, tiefer einzusteigen?
Wenn Reinforcement Learning mehr sein soll als nur ein Begriff, den man mal gehört hat – dann ist jetzt ein guter Zeitpunkt anzufangen. Das Programm läuft bereits, neue Teilnehmende können jederzeit einsteigen.
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