Reinforcement Learning

Uwe Lorenz war nach seinem Studium der Informatik und Philosophie mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der Humboldt-Universität in Berlin und einigen Jahren als Projektingenieur für 10 Jahr als Gymnasiallehrer für Informatik und Mathematik tätig. Seit seinem Erstkontakt mit Computern Ende der 80er Jahre hat ihn das Thema Künstliche Intelligenz nicht mehr losgelassen. Derzeit arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe Didaktik der Informatik an der Freien Universität Berlin in einem Projekt zur Thematik "Verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz in der Lehramtsausbildung".

• Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens.- Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens.- Optimale Entscheidungen in einem bekannten Umweltsystem.- Entscheiden und Lernen in einem unbekannten Umweltsystem.- Neuronale Netze als Schätzer für Zustandsbewertungen und Aktionspräferenzen.- Werden digitale Agenten bald intelligenter als Menschen sein?.- Leitbilder in der KI.