3rd International Reinforcement Learning Bootcamp
Reinforcement Learning (RL) ist eine der leistungsfähigsten Methoden des maschinellen Lernens und steht an der Spitze moderner agentischer KI-Systeme. RL ermöglicht es autonomen Systemen, Robotern und komplexen Entscheidungsprozessen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung optimale Strategien zu erlernen. Trotz des enormen Potenzials stehen Unternehmen und Entwickler:innen oft vor der Herausforderung, reale Probleme in ein mathematisches Modell (Markov Decision Process / MDP) zu übersetzen und Modelle stabil zu trainieren. Dieser 3-tägige Workshop senkt die Einstiegshürden und zeigt praxiserprobte Wege auf, wie RL in Industrie, Forschung und Wirtschaft erfolgreich eingesetzt werden kann.
Einführung & Kontext. Grundlagen von Reinforcement Learning und MDPs, Relevanz für reale Steuerungs- und Optimierungsaufgaben sowie Brückenschlag zwischen Theorie und Praxis.
Ziel & Inhalte des Kurses. 3-Tages-Intensivkurs mit Vorlesungen, Keynotes internationaler Spitzenforscher (u.a. Univ. Leoben, Univ. Alberta) und interaktiven Hands-on Colab-Tutorials (Continuous Control, Sim-to-Real, Multi-Agent Systems, Game Competition).
Lernziele & Mehrwert für Teilnehmer:innen. Fähigkeit zur Formulierung eigener Entscheidungsprobleme als MDP, Beherrschung gängiger RL-Frameworks in Python, Verständnis von Sim-to-Real Transfer und Netzwerkaufbau mit führenden KI-Expert:innen.
Teilnehmer:innenprofil. Entwickler:innen, Data Scientists, KMU-Entscheider:innen, Forschende und Studierende. Vorkenntnisse in Python und Grundkenntnisse im ML von Vorteil, RL-Vorkenntnisse nicht zwingend erforderlich.
Das vollständige Programm und weitere Details sind auf der Homepage abrufbar.
Anmeldung & Event-Webseite. Die Teilnahme am RL Bootcamp 2026 ist kostenlos. Die verbindliche Anmeldung erfolgt online via CERN Indico.
Referenten
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Simon HirländerUniversität Salzburg, IDA Lab, Team Lead Reinforcement Learning and Smart Analytics
