Schulungen zu MATLAB und Simulink

Reinforcement Learning Onramp

Reinforcement Learning

Dieses kostenlose, zweistündige Tutorial bietet eine interaktive Einführung in die Methoden des Reinforcement Learning bei Steuerungsproblemen.

Voraussetzungen: MATLAB Onramp

Details und Start

 

Zugriff auf MATLAB über Ihren Webbrowser

 

Vertiefende Video-Tutorials

 

Praktische Übungen mit automatisierten Bewertungen und Feedback

 

Lektionen nur auf Englisch verfügbar

Wählen Sie eine Lektion für den Einstieg

1.

Übersicht über Reinforcement Learning

Machen Sie sich mit den Konzepten des Reinforcement Learning und dem Kurs vertraut.

  • Was ist Reinforcement Learning?
  • Kursübersicht
  • Simulieren mit einem vorab trainierten Agenten

2.

Definition der Umgebung

Definieren Sie, wie ein Agent mit einem Umgebungsmodell interagiert.

  • Komponenten eines Reinforcement Learning-Modells
  • Definieren einer Umgebungsschnittstelle
  • Belohnungen und Schulungen
  • Einbeziehung von Aktionen in die Belohnung
  • Anschluss einer Simulink®-Umgebung an einen MATLAB-Agenten

3.

Definition der Agenten

Erstellen Sie Darstellungen von Reinforcement-Learning-Agenten.

  • Kritiker und Q-Werte
  • Kritiker und Q-Werte Darstellung von Kritikern für anhaltende Probleme
  • Erstellen neuronaler Netze
  • Akteure und Kritiker
  • Zusammenfassung der Agenten:

4.

Agenten schulen

Verwenden Sie Simulationsepisoden, um einen Agenten zu schulen.

  • Training
  • Training verbessern
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