Deep Reinforcement Learning with Python Schulung

Kurs Code

drlpython

Duration

21 hours (üblicherweise 3 Tage inklusive Pausen)

Voraussetzungen

  • Proficiency in Python
  • An understanding of college Calculus and Linear Algebra
  • Basic understanding of Probability and Statistics
  • Experience creating machine learning models in Python and Numpy

Overview

Deep Reinforcement Learning bezieht sich auf die Fähigkeit eines "künstlichen Agenten", durch Trialander- und Belohnungs- und Punishment-Techniken zu lernen Ein künstlicher Agent zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Menschen zu simulieren, Wissen direkt aus rohen Inputs wie Vision zu gewinnen und zu konstruieren Um verstärktes Lernen zu realisieren, werden Deep Learning und neuronale Netze eingesetzt Verstärkungslernen unterscheidet sich vom maschinellen Lernen und beruht nicht auf überwachten und unüberwachten Lernansätzen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning kennen, während sie die Entwicklung eines Deep Learning Agents durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte von Deep Reinforcement Learning und können Sie diese von Machine Learning unterscheiden Wenden Sie fortschrittliche Reinforcement-Learning-Algorithmen an, um reale Probleme zu lösen Baue einen Deep Learning-Agenten Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Machine Translated

Schulungsübersicht

Introduction

Reinforcement Learning Basics

Basic Reinforcement Learning Techniques

Introduction to BURLAP

Convergence of Value and Policy Iteration

Reward Shaping

Exploration

Generalization

Partially Observable MDPs

Options

Logistics

TD Lambda

Policy Gradients

Deep Q-Learning

Topics in Game Theory

Summary and Conclusion

Erfahrungsberichte

★★★★★
★★★★★

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