План на курса
Въведение
- Решаване на проблеми от реалния свят чрез взаимодействие на метода проба-грешка
Разбиране на системите за адаптивно обучение и Artificial Intelligence (AI).
Как агентите възприемат държавата
Как да възнаградите агент
Казус от практиката: Взаимодействие с посетителите на уебсайта
Подготовка на средата за агента
Задълбочено потапяне в Reinforcement Learning алгоритми
Методи, базирани на стойности срещу методи, базирани на политики
Избор на Reinforcement Learning модел
Използване на алгоритъма без модел на Q-Learning Reinforcement Learning.
Проектиране на агента
Казус от практиката: Интелигентни асистенти
Взаимодействие на агента с производствена среда
Измерване на резултатите от действията на агента
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Общо разбиране на ученето с подсилване
- Опит с машинно обучение
- Java опит в програмирането
Публика
- Учени по данни
Oтзиви от потребители (4)
All to topic actually including API
RODULFO ALMEDA JR - DATAWORLD COMPUTER CENTER
Course - Introduction to JavaServer Faces
The contents and the exercises
Gangoso Kim Robert - Security Bank Corporation
Course - Spring Boot for Beginners
взаимодействие чрез упражнения, а също и споделяне на проекти
Claudiu - MSG system
Course - Advanced Spring Boot
Machine Translated
The breadth of the topis covered was quite a bit and the trainer tried to do justice to that.