RL for Robotics

Wie können Roboter lernen, sich in einer unbekannten Umgebung zurechtzufinden und immer wieder neue Aufgaben zu erfüllen? Ein Lösungsansatz ist das Reinforcement Learning (RL), eine Form des Maschinellen Lernens, bei dem das Training in einem interaktiven Prozess der Erkundung und des Ausprobierens erfolgt. Erfahren Sie in unserer Themenreihe, inwiefern diese Art des Maschinellen Lernens dem menschlichen Lernen ähnelt und welche Erfolge damit bereits in der Robotik erzielt wurden.

Forschung

Guided Reinforcement Learning – wie ein zweirädriger Roboter die dynamische Fortbewegung erlernt

04. Oktober 2023

In den vorangegangenen Blogposts der Reihe RL für Robotik haben wir bereits das Konzept des Guided RL erkundet und...

00 Blog Julian Reinforcement Learning 3 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Forschung

Guided Reinforcement Learning – Anwendung auf drei Lernaufgaben aus der Robotik

26. Juli 2023

Im letzten Blogbeitrag unserer Serie RL for Robotics haben wir bereits die Grundlagen des Guided Reinforcement...

00 Blog Julian Reinforcement Learning 2 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Forschung

Guided Reinforcement Learning – Ein Konzept für effiziente und effektive Robotik in der realen Welt

12. Juli 2023

Im ersten Beitrag unserer Blogpost-Reihe über Guided Reinforcement Learning (RL) haben wir bereits das Potenzial von...

00 Blog Julian Reinforcement Learning 1 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Forschung

Einführung in Reinforcement Learning – Aus Perspektive der Robotik

05. Juli 2023

Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein intelligenter Agent in einer...