Reinforcement Learning Training Courses

Deep Reinforcement Learning се отнася до способността на "изкуствен агент" да се учи чрез проба-грешка и награди и наказания. Изкуствен агент има за цел да подражава на човешката способност да получава и конструира знания сам, директно от сурови входящи данни, като например зрение. За реализиране на обучение с подсилване се използват дълбоко обучение и невронни мрежи. Обучението с подсилване е различно от машинното обучение и не разчита на подходи за контролирано и неконтролирано обучение.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни, които искат да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning агент.До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от Machine Learning. Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят. Създайте Deep Learning агент.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Reinforcement Learning (RL) е техника за машинно обучение, при която компютърна програма (агент) се учи да се държи в среда чрез изпълнение на действията и получаване на обратна връзка за резултатите от действията. За всяко добро действие агентът получава положителна обратна връзка, а за всяко лошо действие агентът получава отрицателна обратна връзка. Този инструктор-управляван, живо обучение (онлайн или онлайн) е насочен към учени на данни, които искат да отидат извън традиционните методи за машинно обучение, за да научат компютърна програма, за да разберат нещата (решаване на проблеми) без използването на етикетирани данни и големи набори от данни. В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и прилагане на библиотеките и програмния език, необходим за изпълнение Reinforcement Learning. Създаване на софтуер агент, който е в състояние да учи чрез обратна връзка, а не чрез наблюдавано обучение. Програмиране на агент за решаване на проблеми, в които вземането на решения е последователно и окончателно. Използвайте знания за проектиране на софтуер, който може да се учи по начин, подобен на начина, по който хората учат.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Reinforcement Learning (RL) е област на изкуствен интелект (AI), която се използва за изграждане на автономни системи (т.е. агент, който се учи чрез взаимодействие с околната среда, за да реши проблем. RL има приложения в области като роботиката, игрите, моделирането на потребителите, здравеопазването, управлението на веригата на доставки и др. Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към учени на данни, които искат да създадат и внедрят система, способна да взема решения и да решава проблеми в реалния свят в рамките на една организация. В края на обучението участниците ще могат да:

Разберете взаимоотношенията и разликите между Reinforcement Learning и машинното обучение, дълбокото обучение, надзорното и ненадзорното обучение. Анализирайте проблем в реалния свят и го предефинирайте като Reinforcement Learning проблем. Извършване на решение на проблем в реалния свят с помощта на Reinforcement Learning. Разберете различните алгоритми, налични в Reinforcement Learning и изберете най-подходящия за проблема.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.