Dozentengeführte Reinforcement Learning Präsenzschulungen in Deutschland.
Erfahrungsberichte
Ich mag Beispiele zum Erklären
AUO友达光电（苏州）有限公司
Kurs: OptaPlanner in Practice
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Amr Alaa - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Neue Sprache lernen.
FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Betreffungsprodukt Wissenszeit
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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hilfreich und guter Listener .. Interactive
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Ahmed war sehr interaktiv und machte nichts dagegen, irgendeine Art von Fragen gut zu präsentieren und die glatte Fluss des Kurs
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Der Kurs ist sehr interessant, der Tag des Schwerpunkts
mohamed taher - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Die Diskussionen, um unseren Horizont zu erweitern
FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Reinforcement Learning Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
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.
7 Stunden
This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to install, configure, customize, and implement OpenAI Gym to quickly develop reinforcement learning algorithms.
By the end of this training, participants will be able to build, develop, execute, and test reinforcement learning algorithms to optimize tasks and achieve maximum results.
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