An dieser Station entdecken Sie, wie Lernen aus Erfahrung funktioniert – bei Menschen wie bei Maschinen. Im ersten Teil steht ein selbstfahrendes Fahrzeug im Mittelpunkt: Es lernt seine Steuerung mithilfe von Reinforcement Learning. Durch Ausprobieren verschiedener Handlungen und unmittelbares Feedback verbessert das Fahrzeug Schritt für Schritt sein Fahrverhalten. Dabei wird anschaulich, wie Maschinen mit begrenzten Informationen zunehmend bessere Entscheidungen treffen. Können Sie das Fahrzeug besser steuern?

Im zweiten Teil übertragen Sie dieses Prinzip auf klassische Optimierungsaufgaben. Mit Hilfe einer Waage gilt es, aus einer Menge von Kugeln jene zu identifizieren, die von der Norm abweichen. Ziel ist es, mit möglichst wenigen, gezielt gewählten Wägungen die richtige Lösung zu finden. Gefragt sind strategisches Denken und maximale Informationsausbeute. Wie schnell finden Sie die Lösung?