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[ 536MLPEREIU20 ] UE (*)Reinforcement Learning

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
1,5 ECTS B3 - Bachelor 3. Jahr Artificial Intelligence Gerhard Widmer 1 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Artificial Intelligence 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
(*)See lecture series (Vorlesung) by the same name.
Fertigkeiten Kenntnisse
(*)See lecture series (Vorlesung) by the same name. (*)See lecture series (Vorlesung) by the same name.
Beurteilungskriterien (*)Positive completion of exercises. Active participation in discussions.
Lehrmethoden (*)Students solve simple exercises, including implementation and experimentation with simple reinforcement learning algorithms on toy problems. Thorough explanation of the used software. Verbal explanation of each new exercise, additional hints, programming tips, and practical examples.
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. 2018. Introduction to Reinforcement Learning (2nd. edition). MIT Press, Cambridge, MA, USA.
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Sonstige Informationen (*)This exercise course (UE) and the corresponding lecture series course (VO) form a didactic unit. The study results described here are achieved through the combination of these two courses.
Äquivalenzen (*)in collaboration with 536MLPEREIV20: VL Reinforcement Learning (3 ECTS) equivalent to
536MLPEREIK19: KV Reinforcement Learning (4.5 ECTS)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 24
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung