Améliorez vos compétences en matière de Processus de Décision de Markov ou d'Optimisation des Paramètres de Q-Learning, grâce à TECH, la plus grande université numérique du monde"

Le Reinforcement Learning est considéré comme l'un des domaines les plus prometteurs de l'intelligence artificielle pour l'avenir. La capacité d'apprentissage autonome d'une machine est de plus en plus importante dans un monde où le volume de données augmente constamment et où la vitesse de prise de décision est cruciale.

C'est pourquoi TECH a conçu un Certificat en Reinforcement Learning qui vise à fournir aux étudiants les aptitudes et compétences nécessaires pour qu'ils puissent effectuer leur travail en tant que spécialistes avec la plus grande qualité dans leur travail. Ainsi, tout au long de ce programme, des aspects tels que les Modèles de Processus de Décision de Markov, les Algorithmes d'Apprentissage par Renforcement, les Gradients de Politique et l'Environnement OpenAI Gym seront abordés.

Tout cela, grâce à un mode pratique 100% en ligne qui permet aux étudiants d'organiser leur emploi du temps et leurs études, en les combinant avec leur travail et leurs intérêts quotidiens. En outre, ce diplôme dispose du matériel théorique et pratique le plus complet du marché, ce qui facilite le processus d'étude de l'étudiant et lui permet d'atteindre ses objectifs les plus exigeants.

Devenez un expert en Reinforcement Learning en seulement 6 semaines et avec une totale liberté d'organisation"

Ce Certificat en Reinforcement Learning contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Reinforcement Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Améliorez au maximum votre profil professionnel et réussissez dans l'un des domaines les plus prometteurs du secteur des technologies de l'information, grâce à TECH"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cursus académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Plongez dans les Politiques d'Apprentissage Profond et les Algorithmes d'Apprentissage de Récompense depuis le confort de votre domicile et à n'importe quel moment de la journée"

Accédez à tout le contenu sur l’Évaluation d’un Algorithme de l'Apprentissage par Renforcement depuis votre tablette, votre mobile ou votre ordinateur"

Les ressources didactiques de ce programme d'études ont été conçus par les professionnels renommés qui composent l'équipe d'experts TECH dans le domaine de l’informatique. Ces spécialistes ont mis à profit leur grande expérience et leurs connaissances spécialisées pour créer un contenu pratique et totalement actualisé. Le tout, basé sur la méthodologie d'enseignement la plus efficace du marché, le Relearning de TECH.

La vision la plus spécialisée et la plus complète du marché universitaire se trouve dans ce programme d'études TECH"

Module 1. Reinforcement Learning

1.1. Optimisation des récompenses et recherche de politiques

1.1.1. Algorithmes d'optimisation des récompenses
1.1.2. Processus de recherche de politiques
1.1.3. Apprentissage par renforcement pour l'optimisation des récompenses

1.2. OpenAI

1.2.1. Environnement OpenAI Gym
1.2.2. Création d'environnements OpenAI
1.2.3. Algorithmes d'apprentissage par renforcement OpenAI

1.3. Politiques des réseaux neuronaux

1.3.1. Réseaux neuronaux convolutifs pour la recherche de politiques
1.3.2. Politiques d'apprentissage profond
1.3.3. Extension des politiques de réseaux neuronaux

1.4. Évaluation des actions : le problème de l'allocation des crédits

1.4.1. Analyse de risque pour l'allocation de crédit
1.4.2. Estimation de la rentabilité des crédits
1.4.3. Modèles d'évaluation du crédit basés sur des réseaux neuronaux

1.5. Gradients de politique

1.5.1. Apprentissage par renforcement avec gradients de politique
1.5.2. Optimisation du gradient de politique
1.5.3. Algorithmes de gradient de politique

1.6. Processus de décision de Markov

1.6.1. Optimisation des processus de décision de Markov
1.6.2. Apprentissage par renforcement pour les processus de décision de Markov
1.6.3. Modèles de processus de décision de Markov

1.7. Apprentissage par différence temporelle et Q-Learning

1.7.1. Application des différences temporelles à l'apprentissage
1.7.2. Application du Q-Learning à l'apprentissage
1.7.3. Optimisation des paramètres du Q-Learning

1.8. Application du Deep Q-Learning et des variantes du Deep Q-Learning

1.8.1. Construction de réseaux neuronaux profonds pour Deep Q-Learning
1.8.2. Application du Deep Q-Learning
1.8.3. Variations du Deep Q- Learning

1.9. Algorithmes de Reinforment Learning

1.9.1. Algorithmes d'apprentissage par renforcement
1.9.2. Algorithmes d'apprentissage par récompense
1.9.3. Algorithmes d'apprentissage par punition

1.10. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement Application Pratique

1.10.1. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement
1.10.2 Application d'un algorithme d'apprentissage par renforcement
1.10.3 Évaluation d'un algorithme d'apprentissage par renforcement

Grâce à la méthodologie d'enseignement la plus efficace, vous pourrez acquérir de nouvelles connaissances de manière précise et en seulement 150 heures"