Reinforcement Learning im industriellen Einsatz: Von der Simulation zur realen Welt

Reinforcement Learning im industriellen Einsatz: Von der Simulation zur realen Welt mit KI.

MODUL 01: EINLEITUNG UND GRUNDLAGEN DES REINFORCEMENT LEARNING

• Begriffsdefinition und Motivation für den Einsatz in der Industrie
• Vergleich zu übrigen ML-Methoden
• Grundlegende Konzepte: Agent, Environment, Reward, Policy
• Überblick über typische Algorithmen (Q-Learning, DQN, PPO)

MODUL 02: VON DER SIMULATION ZUR REALEN WELT

• Reinforcement Learning in Simulationsumgebungen
• Transfer von Modellen auf reale Systeme
• Herausforderungen im industriellen Kontext (Sicherheit, Datenknappheit, Echtzeit)
• Best Practices und Beispiele aus der Praxis

MODUL 03: TECHNISCHE UMSETZUNG UND TOOLING

• Frameworks für Reinforcement Learning: Stable Baselines3, Ray RLlib
• Einbindung in industrielle Softwarelandschaften
• Simulationsumgebungen wie OpenAI Gym und Gazebo
• Live-Coding: Trainingsloop mit Stable Baselines3

MODUL 04: EVALUIERUNG UND OPTIMIERUNG

• Metriken zur Bewertung von RL-Modellen
• Hyperparameter-Tuning
• Exploration vs. Exploitation balancieren
• Kontinuierliches Lernen und Modell-Updates

MODUL 05: PRAXISBEISPIEL AUS DER INDUSTRIE

• Vorstellung eines realen Anwendungsfalls
• Architektur und Datenfluss
• Lessons Learned und Erfolgsfaktoren
• Diskussion und Fragerunde