Wir freuen uns, Sie zum Kurs der BERD Academy „Reinforcement Learning for Business, Economics, and Social Sciences“ mit Davud Rostam-Afschar einzuladen. Der Kursstart ist am 9. Juni um 16:30 Uhr.
Wie lernen Maschinen die richtigen Entscheidungen zu treffen? Wie können Einzelpersonen, Unternehmen, Organisationen und Forschende von automatisierter Entscheidungsfindung profitieren?
Der kostenlose Online-Kurs bietet eine Einführung in die Grundlagen des Reinforcement Learning (RL), eines Entscheidungsrahmens auf Basis von teilweisem, verzögertem oder implizitem Feedback.
Reinforcement Learning gewinnt zunehmend an Bedeutung in der BWL, VWL und in anderen Sozialwissenschaften – etwa bei adaptiven Experimenten, sequentieller Entscheidungsfindung und personalisierten Empfehlungen.
Innerhalb von 4 Wochen werden zentrale Konzepte wie Multi-Armed Bandits, Markov-Entscheidungsprozesse, dynamische Programmierung und Temporal-Difference-Lernen behandelt, unterstützt durch Videoinhalte, Praxisbeispiele und interaktive Online-Sitzungen.
Weitere Informationen: https://www.berd-nfdi.de/berd-academy/reinforcement-learning-2026/. Bewerbungsschluss ist der 8. Mai 2026.
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an: berd-academy@stat.uni-muenchen.de.
BERD Academy Course „Reinforcement Learning for Business, Economics, and Social Sciences“
We are delighted to invite you to the upcoming BERD Academy course “Reinforcement Learning for Business, Economics, and Social Sciences“ with Davud Rostam-Afschar, starting on 9 June at 4:30 p.m.
How do machines learn to make the right choices? How can individuals, firms, organizations, and researchers benefit from automated decision-making?
This free online course introduces the fundamentals of Reinforcement Learning (RL), a framework for decision-making based on partial, delayed, or implicit feedback. RL is increasingly relevant in business, economics, and the social sciences for applications such as adaptive experiments, sequential decision-making, and personalized recommendations.
Over 4 weeks, you will explore core concepts such as multi-armed bandits, Markov decision processes, dynamic programming, and temporal-difference learning – supported by video content, real-world applications, and interactive online sessions.
More details: https://www.berd-nfdi.de/berd-academy/reinforcement-learning-2026/. The application deadline is 8 May 2026.
For any questions, please contact: berd-academy@stat.uni-muenchen.de.
Foto: Oana Szekely