3rd International Reinforcement Learning Bootcamp

Reinforcement Learning (RL) ist eine der leistungsfähigsten Methoden des maschinellen Lernens und steht an der Spitze moderner agentischer KI-Systeme. RL ermöglicht es autonomen Systemen, Robotern und komplexen Entscheidungsprozessen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung optimale Strategien zu erlernen. Trotz des enormen Potenzials stehen Unternehmen und Entwickler:innen oft vor der Herausforderung, reale Probleme in ein mathematisches Modell (Markov Decision Process / MDP) zu übersetzen und Modelle stabil zu trainieren. Dieser 3-tägige Workshop senkt die Einstiegshürden und zeigt praxiserprobte Wege auf, wie RL in Industrie, Forschung und Wirtschaft erfolgreich eingesetzt werden kann.

Einführung & Kontext. Grundlagen von Reinforcement Learning und MDPs, Relevanz für reale Steuerungs- und Optimierungsaufgaben sowie Brückenschlag zwischen Theorie und Praxis.

Ziel & Inhalte des Kurses. 3-Tages-Intensivkurs mit Vorlesungen, Keynotes internationaler Spitzenforscher:innen (u.a. Univ. Leoben, Univ. Alberta) und interaktiven Hands-on Colab-Tutorials (Continuous Control, Sim-to-Real, Multi-Agent Systems, Game Competition).

Lernziele & Mehrwert für Teilnehmer:innen. Fähigkeit zur Formulierung eigener Entscheidungsprobleme als MDP, Beherrschung gängiger RL-Frameworks in Python, Verständnis von Sim-to-Real Transfer und Netzwerkaufbau mit führenden KI-Expert:innen.

Teilnehmer:innenprofil. Entwickler:innen, Data Scientists, KMU-Entscheider:innen, Forschende und Studierende. Vorkenntnisse in Python und Grundkenntnisse im ML von Vorteil, RL-Vorkenntnisse nicht zwingend erforderlich.

Das vollständige Programm und weitere Details sind auf der Homepage abrufbar.