Local instructor-led live Reinforcement Learning training courses in Moldova.
Mărturii
Schimburile informale am avut în timpul prelegeri într-adevăr ma ajutat să aprofundeze înțelegerea mea de subiect
Explore
Curs: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Îmi place exemplele de explicat
AUO友达光电（苏州）有限公司
Curs: OptaPlanner in Practice
Machine Translated
Discuțiile pentru a ne lărgi orizonturile
FAB banak Egypt
Curs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Reinforcement Learning Course Outlines
Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
21 hours
Deep Reinforcement Learning se referă la capacitatea unui „agent artificial” de a învăța prin încercare și eroare și recompense și pedepse. Un agent artificial urmărește să imite capacitatea unui om de a obține și de a construi cunoștințe pe cont propriu, direct din inputuri brute, cum ar fi viziunea. Pentru a realiza învățarea prin întărire, se utilizează învățarea profundă și rețelele neuronale. Învățarea prin consolidare este diferită de învățarea automată și nu se bazează pe abordări de învățare supravegheată și nesupravegheată.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe elementele fundamentale ale Deep Reinforcement Learning în timp ce parcurg crearea unui agent Deep Learning.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți conceptele cheie din spatele Deep Reinforcement Learning și să îl puteți distinge de Machine Learning. Aplicați algoritmi avansați Reinforcement Learning pentru a rezolva probleme din lumea reală. Construiește un Deep Learning agent.
- Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
21 hours
Reinforcement Learning (RL) este o zonă a inteligenței artificiale (AI) utilizată pentru a construi sisteme autonome (de exemplu, un agent care învață prin interacțiunea cu mediul înconjurător pentru a rezolva o problemă. RL are aplicații în domenii precum robotica, jocurile de noroc, modelarea consumatorilor, asistența medicală, managementul lanțului de aprovizionare și multe altele.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată cercetătorilor de date care doresc să creeze și să implementeze un sistem, capabil să ia decizii și să rezolve problemele din lumea reală în cadrul unei organizații.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Înțelegeți relațiile și diferențele dintre Reinforcement Learning și învățarea cu mașină, învățarea profundă, învățarea supravegheată și necontrolată.
Analizați o problemă reală și redefiniți-o ca o problemă Reinforcement Learning.
Implementarea unei soluții la o problemă reală folosind Reinforcement Learning.
Înțelegeți diferitele algoritmi disponibile în Reinforcement Learning și selectați cel mai potrivit pentru problema de mână.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
21 hours
Reinforcement Learning (RL) este o tehnică de învățare cu mașină în care un program de calculator (agent) învață să se comporte într-un mediu prin efectuarea acțiunilor și primirea de feedback despre rezultatele acțiunilor. Pentru fiecare acţiune bună, agentul primeşte feedback pozitiv, iar pentru fiecare acţiune rea, agentul primeşte feedback negativ (penală).
Această formare directă (online sau on-site) este destinată cercetătorilor de date care doresc să depășească abordările tradiționale de învățare cu mașină pentru a învăța un program de calculator pentru a descoperi lucrurile (soluția problemelor) fără utilizarea datelor etichetate și a seturilor de date mari.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalarea și aplicarea bibliotecilor și a limbajului de programare necesar pentru implementare Reinforcement Learning.
Creați un agent software capabil să învețe prin feedback, în loc prin învățare supravegheată.
Programarea unui agent pentru a rezolva probleme în care luarea deciziilor este secvențială și finită.
Aplicați cunoștințele pentru a crea software-uri care pot învăța într-un mod similar cu modul în care oamenii învață.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Last Updated:
Alte regiuni
Consultanță
Sfarsit de saptamana Reinforcement Learning Cursuri, Seara Reinforcement Learning Training, Reinforcement Learning Camp, Reinforcement Learning Cu instructor, Sfarsit de saptamana Reinforcement Learning Training, Seara Reinforcement Learning Cursuri, Reinforcement Learning Coaching, Reinforcement Learning Instructor, Reinforcement Learning Trainer, Reinforcement Learning Cursuri, Reinforcement Learning Clase, Reinforcement Learning Pe pagina, Reinforcement Learning curs privat, Reinforcement Learning one on one training
