Reinforcement Learning, Actor-Critic & Java-Kurs

Dieser Kurs verbindet Reinforcement Learning mit einem klaren Fokus auf Actor-Critic-Methoden mit zwei Programmiersprachen-Bausteinen in Java und Python sowie ergänzenden Grundlagen zu Versionsverwaltung, CI/CD und Scrum. Im Zentrum steht die Frage, wie Agenten durch Interaktion mit ihrer Umgebung lernen, gute Entscheidungen zu treffen, und wie sich diese Konzepte konkret in Code umsetzen lassen. Java liefert dabei das objektorientierte Fundament, Python die für maschinelles Lernen gängige Umsetzungssprache. Wer den Kurs abschließt, versteht sowohl die theoretischen Grundlagen des Reinforcement Learning als auch die Werkzeuge, mit denen sich entsprechende Algorithmen in der Praxis entwickeln, testen und im Team organisieren lassen.

Modul 1 – Grundlagen des Reinforcement Learning Der erste Block führt in die Denkweise des Reinforcement Learning ein und schafft die Basis für die spätere Vertiefung in Actor-Critic-Methoden.

• Einordnung von Reinforcement Learning innerhalb des maschinellen Lernens
• Zusammenspiel von Agenten und Umgebungen
• Aufbau von Belohnungssystemen und Zielsetzung für lernende Agenten
• Erste Beispiele für Entscheidungsfindung unter Unsicherheit

Modul 2 – Fortgeschrittene RL-Methoden und Actor-Critic-Ansätze Aufbauend auf den Grundlagen vertieft dieser Block die Methoden, die für Actor-Critic-Verfahren relevant sind, und ordnet sie in den größeren Kontext des Deep Reinforcement Learning ein.

• Markov-Entscheidungsprozesse als formales Grundgerüst
• Q-Learning und SARSA im Vergleich
• Vertiefung im Deep Reinforcement Learning mit Bezug auf Actor-Critic-Methoden
• Anwendung von Reinforcement-Learning-Verfahren in Spielumgebungen als anschauliches Testfeld

Modul 3 – Java-Programmierung Der Java-Baustein vermittelt die objektorientierten Grundlagen, die für die Implementierung von Lernalgorithmen benötigt werden.

• Installation und Einrichtung einer Java-Entwicklungsumgebung
• Kompilieren und Ausführen von Java-Programmen
• Objektorientierte Programmierung mit Klassen und Objekten
• Vererbung als zentrales Konzept objektorientierter Programmierung
• Schleifen und Kontrollstrukturen in Java
• Variablen mit primitiven Datentypen und der Einsatz von Arrays

Modul 4 – Python-Entwicklung Der Python-Baustein ergänzt Java um die Sprache, die im Umfeld des maschinellen Lernens besonders verbreitet ist.

• Einführung in Algorithmen und Python-Grundlagen
• Variablen, Zuweisungen und grundlegende Datentypen wie Ganzzahlen, Gleitkommazahlen und komplexe Zahlen
• Arbeiten mit Listen und ihren Methoden
• Kontrollstrukturen mit if, else und elif
• Definieren und Aufrufen von Funktionen
• Importieren und Nutzen von Modulen

Modul 5 – Versionsverwaltung, CI/CD und Zusammenarbeit im Team Der letzte Baustein rundet den Kurs um die Werkzeuge und Arbeitsweisen ab, mit denen Reinforcement-Learning-Projekte im Team organisiert werden.

• Bedeutung und Funktionsweise von Versionsverwaltung
• Typische Operationen im Umgang mit einem Versionsverwaltungssystem
• Continuous Integration und Continuous Delivery als Qualitätssicherung im Entwicklungsprozess
• Software Testing als Bestandteil der Qualitätssicherung
• Agiles Arbeiten mit Versionsverwaltung im Alltag
• Grundzüge von Scrum als Rahmen für die Projektorganisation, inklusive Rollen wie Scrum Master und Product Owner sowie Sprint Planning und Product Backlog

Praxisteil – Anwendung und Projektarbeit

• Implementierung einfacher Reinforcement-Learning-Beispiele in Python
• Umsetzung objektorientierter Strukturen in Java anhand kleiner Übungsprojekte
• Verknüpfung von Java- und Python-Kenntnissen mit den zuvor behandelten RL-Konzepten
• Einrichtung und Nutzung einer Versionsverwaltung für eigene Übungsprojekte
• Nachvollziehen eines vereinfachten CI/CD-Ablaufs für Lernprojekte
• Zuordnung von Scrum-Rollen und Sprint-Elementen zu einem Beispielprojekt
• Vergleich von Q-Learning-, SARSA- und Actor-Critic-Ansätzen anhand konkreter Aufgabenstellungen
• Diskussion, wann welches RL-Verfahren sinnvoll einsetzbar ist
• Nachvollziehen eines Deep-Reinforcement-Learning-Beispiels aus dem Spielebereich
• Ableitung eigener kleiner Codebeispiele aus den behandelten Algorithmen
• Zusammenführung aller Bausteine in einer abschließenden Übungsaufgabe

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen anstreben oder ihre Kenntnisse im Bereich Reinforcement Learning und IT-Projektorganisation ausbauen möchten. Da sowohl Java als auch Python behandelt werden, eignet sich der Kurs auch für Personen, die bislang nur eine der beiden Sprachen kennen und ihr Wissen gezielt erweitern wollen.

• Personen mit Interesse an Machine-Learning-Entwicklung und Reinforcement Learning
• Programmierende, die Java- und Python-Kenntnisse parallel vertiefen möchten
• Fachkräfte, die künftig in agil organisierten Entwicklungsteams arbeiten
• Quereinsteigende mit technischem Grundverständnis, die sich in Richtung KI-Entwicklung orientieren

Die fünf Bausteine werden nacheinander erarbeitet: Zunächst die konzeptionellen Grundlagen des Reinforcement Learning, dann die beiden Programmiersprachen als praktisches Werkzeug, anschließend Versionsverwaltung, CI/CD und Scrum als organisatorischer Rahmen. Übungen und Projektarbeiten sorgen dafür, dass die Algorithmen nicht nur erklärt, sondern in Java und Python tatsächlich umgesetzt werden.

Der Kurs ist mit fünf inhaltlich eigenständigen Bausteinen breit angelegt: Reinforcement-Learning-Grundlagen, fortgeschrittene RL-Methoden, Java, Python sowie Versionsverwaltung/CI/CD/Scrum. Die konkrete zeitliche Taktung richtet sich nach dem gewählten Kursformat und sieht für jeden Baustein ausreichend Raum für Theorie und praktische Übung vor.

Der Kurs schließt mit einer Prüfung und Zertifizierung bei Scrum.org sowie einem trägerinternen Zertifikat beziehungsweise einer Teilnahmebescheinigung ab, die die Zusatzqualifikationen in Java und Python ausweist. Die Scrum.org-Prüfung bezieht sich auf die im Kurs vermittelten Scrum-Grundlagen und bereitet gezielt darauf vor.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass Reinforcement Learning nicht nur theoretisch erklärt, sondern direkt mit den Programmiersprachen verknüpft wird, die für die praktische Umsetzung gebraucht werden. Wer Java und Python parallel lernt, kann RL-Konzepte in beiden Umgebungen nachvollziehen und ist nicht auf eine einzige Sprache festgelegt. Die Ergänzung um Versionsverwaltung, CI/CD und Scrum sorgt dafür, dass die Absolventinnen und Absolventen nicht nur einzelne Algorithmen programmieren können, sondern verstehen, wie Machine-Learning-Projekte im Team organisiert, versioniert und qualitätsgesichert werden. Das ist gerade für den Einstieg in reale Entwicklungsteams ein wichtiger Unterschied zu rein theoretisch ausgerichteten Kursen. Langfristig eröffnet diese Kombination Perspektiven in Rollen wie Machine Learning Engineer, KI-Entwickler oder Data Scientist, in denen sowohl algorithmisches Verständnis für Reinforcement Learning als auch solide Programmierkenntnisse in mehreren Sprachen und ein Verständnis für agile Projektorganisation gefragt sind.