KI & Reinforcement Learning in Python – mit TensorFlow 2
Baue deine eigene lernende KI – mit modernen RL-Algorithmen, Simulationen und klassischer Spiel-Intelligenz.
KI & Reinforcement Learning in Python – mit TensorFlow 2 udemy course free download
Baue deine eigene lernende KI – mit modernen RL-Algorithmen, Simulationen und klassischer Spiel-Intelligenz.
Tauche ein in die spannende Welt der Künstlichen Intelligenz und des Reinforcement Learnings – praxisnah und verständlich mit Python, TensorFlow 2 und Keras!
In diesem Kurs lernst du, wie du deine eigene KI entwickelst, die eigenständig handelt, lernt und sich an ihre Umgebung anpasst – z. B. durch das Meistern kleiner Simulationen und klassischer Atari-Spiele. Von den Grundlagen bis zur konkreten Umsetzung: Du wirst Schritt für Schritt an moderne KI-Systeme herangeführt.
Zunächst erhältst du eine fundierte Einführung in Machine Learning und Deep Learning, um die theoretischen und mathematischen Konzepte zu verstehen. Danach lernst du den praktischen Umgang mit den wichtigsten Tools: TensorFlow, Keras und Gym.
Im Fokus steht dann das Reinforcement Learning (RL) – eine Schlüsseltechnologie der modernen KI. Du wirst verschiedene RL-Techniken kennenlernen und in eigenen Projekten umsetzen, z. B. mit Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN) und Policy-Gradient-Methoden.
Am Ende des Kurses wirst du eine KI bauen, die selbstständig lernt, Entscheidungen trifft und Spiele meistert. Perfekt, um praktische Erfahrungen in einem der spannendsten Bereiche der KI zu sammeln!
Das lernst du im Kurs:
Grundlagen von Machine Learning & Deep Learning
Einstieg in TensorFlow 2, Keras und das OpenAI Gym
Einführung in das Reinforcement Learning
Anwendung moderner RL-Techniken: Q-Learning, DQN & mehr
Entwicklung einer eigenen KI für Simulationen
Umsetzung einer Atari-Spiel-KI (z. B. CartPole, Breakout)
Starte jetzt durch in der Technologie von morgen – mit praxisnahen KI-Projekten!
Wir sehen uns im Kurs!
Hinweis:
Python wird im Kurs mit Anaconda installiert. Alternativ ist auch eine Einrichtung über andere Quellen möglich.

