Lokala utbildningar med en tränare från Reinforcement Learning i Sverige.
Vittnesmål
De informella utbyten vi hade under föreläsningarna hjälpte mig verkligen att fördjupa min förståelse av ämnet
Explore
Kurs: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Jag gillar exempel för att förklara
AUO友达光电（苏州）有限公司
Kurs: OptaPlanner in Practice
Machine Translated
information
Amr Alaa - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Lär dig nytt språk.
FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Ämnespresentation Kunskap Timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Hjälpsam och bra lyssnare .. Interaktiv
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Ahmed var mycket interaktivt och inte tänkte på att svara på någon form av frågor väl presentation och smidigt flöde av kursen
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Kursen är mycket intressant att vara huvudfokus nuday
mohamed taher - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Diskussionerna för att vidga våra vyer
FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Reinforcement Learning läroplaner
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
21 timmar
Deep Reinforcement Learning hänvisar till förmågan hos en "konstgjord agent" att lära sig genom trial-and-error och belöningar-och-bestraffningar. Ett artificiellt medel syftar till att efterlikna en människas förmåga att erhålla och konstruera kunskap på egen hand, direkt från råa input som vision. För att förverkliga förstärkningsinlärning används djupinlärning och neurala nätverk. Förstärkningsinlärning skiljer sig från maskininlärning och förlitar sig inte på övervakade och oövervakade inlärningsmetoder.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill lära sig grunderna i Deep Reinforcement Learning när de går igenom skapandet av en Deep Learning Agent.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå nyckelbegreppen bakom Deep Reinforcement Learning och kunna skilja det från Machine Learning. Använd avancerade Reinforcement Learning algoritmer för att lösa verkliga problem. Bygg en Deep Learning agent.
- Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.
- För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
21 timmar
Reinforcement Learning (RL) är ett område av AI (Artificial Intelligence) som används för att bygga autonoma system (t.ex. en "agent") som lär sig genom att interagera med sin miljö för att lösa ett problem. RL har applikationer inom områden som robotteknik, spel, konsumentmodellering, hälso- och sjukvård, supply chain management och mer.
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) riktar sig till datavetenskapsmän som vill skapa och implementera ett Reinforcement Learning system, som kan fatta beslut och lösa verkliga problem inom en organisation.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
-
Förstå förhållandena och skillnaderna mellan Reinforcement Learning och maskininlärning, djupinlärning, övervakad och okontrollerad inlärning.
Analysera ett verkligt problem och omdefiniera det som ett Reinforcement Learning problem.
Genomföra en lösning på ett verkligt problem med hjälp av Reinforcement Learning.
Förstå de olika algoritmerna som finns i Reinforcement Learning och välj den mest lämpliga för problemet på hand.
-
Interaktiv föreläsning och diskussion.
Många övningar och övningar.
Hand-on implementering i en live-lab miljö.
-
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
21 timmar
Reinforcement Learning (RL) är en maskininlärningsteknik där ett datorprogram (agent) lär sig att bete sig i en miljö genom att utföra åtgärderna och få feedback om resultaten av åtgärderna. För varje bra handling får agenten positiv feedback, och för varje dålig handling får agenten negativ feedback (penalty).
Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till datavetenskapsmän som vill gå utöver traditionella metoder för maskininlärning för att lära ett datorprogram för att upptäcka saker (lös problem) utan användning av etiketterade data och stora dataset.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
-
Installera och tillämpa de bibliotek och programmeringsspråk som behövs för att genomföra Reinforcement Learning.
Skapa en mjukvaruagent som kan lära sig genom feedback istället för genom övervakad lärande.
Program en agent för att lösa problem där beslutsfattandet är sekventiellt och slutgiltigt.
Applicera kunskap till att designa programvara som kan lära sig på ett sätt som liknar hur människor lär sig.
-
Interaktiv föreläsning och diskussion.
Många övningar och övningar.
Hand-on implementering i en live-lab miljö.
-
För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Last Updated:
Andra länder
Konsult
Helg Reinforcement Learning kurs, kvällReinforcement Learning utbildning, Reinforcement Learning bootcamp, Reinforcement Learning instruktörledd, Helg Reinforcement Learning utbildning, Kväll Reinforcement Learning kurs, Reinforcement Learning coaching, Reinforcement Learning instruktör, Reinforcement Learning tränare, Reinforcement Learning kurs, Reinforcement Learning klasser, Reinforcement Learning on-site, Reinforcement Learning privata kurser, Reinforcement Learning en till en utbildning
