Online- oder vor Ort durchgeführte, von Lehrern geleitete Live-Schulungen zum Reinforcement Learning demonstrieren anhand interaktiver praktischer Übungen, wie ein Reinforcement Learning-System erstellt und bereitgestellt wird. Das Reinforcement Learning-Training ist als „Online-Live-Training“ oder „Vor-Ort-Live-Training“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Live-Schulungen vor Ort können vor Ort beim Kunden in Deutschland oder in den NobleProg-Schulungszentren in Deutschland durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
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Erfahrungsberichte
Die Beispiele, die er uns gab.
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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die Experimente
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die angegebenen Übungen und Beispiele.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Themen des maschinellen Lernens.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Einstellung des Lehrers
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die vermittelten Konzepte waren klar, praktisch und sehr hilfreich, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie man dieses Thema der KI und ML nutzen kann.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Erfahrung und das Fachwissen des Ausbilders.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Vielleicht etwas Übung.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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eine der Praktiken
JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Die Kenntnisse und der Umgang des Dozenten mit dem Thema
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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innovativ, weil es etwas ist, das wir bereits erleben.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Kurs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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Reinforcement Learning Course Outlines
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
21 Stunden
Deep Reinforcement Learning bezieht sich auf die Fähigkeit eines „künstlichen Agenten“, durch Versuch und Irrtum sowie Belohnung und Strafe zu lernen. Ein künstlicher Agent zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Menschen nachzuahmen, selbstständig Wissen zu erlangen und zu konstruieren, und zwar direkt aus rohen Eingaben wie Visionen. Um Reinforcement Learning zu realisieren, werden Deep Learning und neuronale Netze eingesetzt. Reinforcement Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen und basiert nicht auf überwachten und unüberwachten Lernansätzen.Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie die Erstellung eines Deep Learning Agenten durchlaufen.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning und können Sie es von Machine Learning unterscheiden. Wenden Sie fortschrittliche Reinforcement Learning Algorithmen an, um reale Probleme zu lösen. Erstellen Sie einen Deep Learning Agenten.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
21 Stunden
Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (AI) verwendet, um autonome Systeme zu bauen (d. h. ein "Agent") die lernen, indem sie mit ihrem Umfeld interagieren, um ein Problem zu lösen. RL hat Anwendungen in Bereichen wie Robotik, Gaming, Verbrauchermodellierung, Gesundheitsversorgung, Supply Chain Management und vieles mehr.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenwissenschaftler, die ein System schaffen und implementieren möchten, das in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen und Probleme in der realen Welt innerhalb einer Organisation zu lösen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
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Verständnis der Beziehungen und Unterschiede zwischen Reinforcement Learning und Maschinenlernen, tiefer Lernen, überwachtem und nicht überwachtem Lernen.
Analysieren Sie ein real-world-Problem und redefinieren Sie es als Reinforcement Learning Problem.
Implementieren einer Lösung für ein real-world Problem mit Reinforcement Learning.
Finden Sie die verschiedenen Algorithmen, die in Reinforcement Learning verfügbar sind, und wählen Sie die am besten geeigneten für das Problem aus.
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Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
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Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
21 Stunden
Reinforcement Learning (RL) ist eine Maschinelehrungstechnik, in der ein Computerprogramm (Agent) lernt, in einer Umgebung zu handeln, indem er die Handlungen durchführt und Feedback über die Ergebnisse der Handlungen erhält. Für jede gute Handlung erhält der Agent eine positive Feedback, und für jede schlechte Handlung erhält der Agent eine negative Feedback (Sanktion).
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die traditionellen Maschinelehrungsmethoden hinausgehen möchten, um ein Computerprogramm zu unterrichten, um Dinge (Probleme zu lösen) ohne die Verwendung von Etiketten und Big Data-Sets zu finden.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
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Installieren und anwenden Sie die Bibliotheken und Programmiersprache, die zur Umsetzung erforderlich sind Reinforcement Learning.
Erstellen Sie einen Software-Agent, der in der Lage ist, durch Feedback zu lernen, anstatt durch überwachtes Lernen.
Programmieren Sie einen Agent, um Probleme zu lösen, in denen Entscheidungsfindung sequentiell und endgültig ist.
Anwenden Sie Wissen auf Software, die auf eine ähnliche Weise lernen kann, wie Menschen lernen.
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Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
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Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
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