Dozentengeführte Reinforcement Learning Präsenzschulungen in Schweiz.
Erfahrungsberichte
Der informelle Austausch, den wir während der Vorträge hatten, hat mir wirklich geholfen, mein Verständnis für das Thema zu vertiefen.
Explore
Kurs: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Ich mag Beispiele zum Erklären
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
Neue Sprache lernen.
FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Betreffungsprodukt Wissenszeit
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
hilfreich und guter Listener .. Interactive
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
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)
Machine Translated
Der Kurs ist sehr interessant, der Tag des Schwerpunkts
mohamed taher - FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Die Diskussionen, um unseren Horizont zu erweitern
FAB banak Egypt
Kurs: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Reinforcement Learning Kurspläne
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:
-
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.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
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:
-
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.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Last Updated:
Andere Länder
Consulting
Reinforcement Learning Schulung, Reinforcement Learning boot camp, Reinforcement Learning Abendkurse, Reinforcement Learning Wochenendkurse, Reinforcement Learning Kurs, Reinforcement Learning Training, Reinforcement Learning Seminar, Reinforcement Learning Seminare, Reinforcement Learning Privatkurs, Reinforcement Learning Coaching, Reinforcement Learning Lehrer
