Deep Reinforcement Learning with Python Schulung

Alle Preise zzgl. MwSt

Kurs Code

drlpython

Dauer

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

Überblick

Deep Reinforcement Learning bezieht sich auf die Fähigkeit eines "künstlichen Agenten", durch Versuch und Irrtum und Belohnungen und Bestrafungen zu lernen. Ein künstlicher Agent soll die Fähigkeit eines Menschen nachahmen, Wissen selbstständig zu erlangen und aufzubauen, direkt aus rohen Inputs wie dem Sehen. Um verstärkendes Lernen zu realisieren, werden Deep Learning und neuronale Netze verwendet. Reinforcement Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen und beruht nicht auf überwachten und unbeaufsichtigten Lernansätzen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen des Deep Reinforcement-Lernens kennen, während sie die Erstellung eines Deep Learning Agenten durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

  • Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning und unterscheiden Sie es vom Machine Learning
  • Wenden Sie fortschrittliche Algorithmen für das Reinforcement Learning an, um Probleme aus der Praxis zu lösen
  • Erstellen Sie einen Deep Learning Agent

Publikum

  • Entwickler
  • Data Scientists

Format des Kurses

  • Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

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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