Cursos de Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

drlpython

Duration

21 hours (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Competencia en Python
  • Una comprensión de cálculo universitario y álgebra lineal
  • Comprensión básica de probabilidad y estadística
  • Python y Numpy

Overview

El aprendizaje de refuerzo profundo se refiere a la capacidad de un "agente artificial" para aprender por prueba y error y recompensas y castigos. Un agente artificial tiene como objetivo emular la capacidad de un ser humano de obtener y construir conocimiento por sí mismo, directamente a partir de insumos crudos como la visión. Para lograr un aprendizaje reforzado, se utilizan redes neuronales y de aprendizaje profundo. El aprendizaje de refuerzo es diferente del aprendizaje automático y no depende de enfoques de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático
  • Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real
  • Crear un agente de aprendizaje profundo

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos

Formato de la carrera

  • Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica

Programa del Curso

Introducción

Conceptos básicos de aprendizaje de refuerzo

Técnicas básicas de aprendizaje de refuerzo

Introducción a BURLAP

Convergencia de valor e iteración de política

Reward Shaping

Exploración

Generalización

Parcialmente MDP observables

Opciones

logística

TD Lambda

Gradientes de política

Deep Q-Learning

Temas en la teoría de juegos

Resumen y Conclusión

Testimonios

★★★★★
★★★★★

Promociones

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