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Deep Reinforcement Learning - einfach verstehen
Vom autonomen Fahren zum besten Go-Spieler der Welt
Created bySamuel Reischl
Last updated 10/2018
German
What you'll learn
- Wissen, wie autonomes Fahren funktioniert.
- Wissen, mit welchem Algorithmus der beste Go-Spieler der Welt geschlagen wurde.
- Verstehen, warum Deep Reinforcement Learning so ein großes Potential hat.
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Course content
6 sections • 40 lectures • 4h 13m total length
Requirements
- Du solltest Interesse an Machine Learning und künstlicher Intelligenz haben.
- Es wird kein konkretes Vorwissen benötigt.
Description
Deep Reinforcement Learning verbindet Deep Learning mit Reinforcement Learning - zwei Teilgebiete der künstlichen Intelligenz.
Die Anwendung dieser Technik auf das komplexe Spiel Go hat einen Algorithmus hervorgebracht, der ohne Daten und ohne programmierte Spiel-Kenntnisse sich so gut selbst trainiert hat, dass er nach kurzer Zeit den besten Go-Spieler der Welt geschlagen hat.
In diesem Kurs gehen wir diesem Phänomen Schritt-für-Schritt auf den Grund.
Zunächst klären wir die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Was steckt hinter Machine Learning, Reinforcement Learning, Neuronalen Netzen und Deep Learning?
Dann werden wir autonomes Fahren als Anwendung von Reinforcement Learning kennen lernen. Danach führen wir Reinforcement Learning und Deep Learning zusammen und analysieren den Algorithmus, der den besten Go-Spieler der Welt geschlagen hat, im Detail.
Man stelle sich vor, welche weiteren Probleme mit einem solch mächtigen Algorithmus noch gelöst werden könnten...
Und das Beste: Man versteht nach diesem Kurs einfach wie es funktioniert!
Who this course is for:
- Der Kurs eignet sich für jeden, der einfach verstehen möchte, wie Deep Reinforcement Learning funktioniert und sich fragt, warum ein Computer den besten Go-Spieler der Welt schlagen kann.