Verbessern Sie Ihre Kenntnisse über Markov-Entscheidungsprozesse oder Q-Learning-Parameter-Optimierung dank TECH, der größten digitalen Universität der Welt"

Reinforcement Learning gilt als einer der vielversprechendsten Bereiche der künstlichen Intelligenz für die Zukunft. Die Fähigkeit einer Maschine, selbständig zu lernen, wird in einer Welt, in der die Datenmenge immer größer wird und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung entscheidend ist, immer wichtiger.

Aus diesem Grund hat TECH einen Universitätskurs in Reinforcement Learning entwickelt, der den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen vermitteln soll, damit sie ihre Arbeit als Spezialisten mit der höchstmöglichen Qualität ausführen können. So werden in diesem Programm Aspekte wie Markov-Entscheidungsprozess-Modelle, Algorithmen des Reinforcement Learning, Gradienten-Richtlinie oder die OpenAI Gym-Umgebung behandelt.

All dies geschieht über einen bequemen 100%igen Online-Modus, der den Studenten ermöglicht, ihre Stundenpläne und Studium zu organisieren und mit ihren anderen Interessen zu kombinieren. Darüber hinaus verfügt dieser Studiengang über das vollständigste theoretische und praktische Material auf dem Markt, was den Lernprozess der Studenten erleichtert und ermöglicht, die anspruchsvollsten Ziele zu erreichen.

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Dieser Universitätskurs in Reinforcement Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Reinforcement Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

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Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Vertiefen Sie sich in die Richtlinien des Tiefen Lernens und die Algorithmen des verstärkenden Lernens bequem von zu Hause aus und zu jeder Tageszeit"

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Die didaktischen Ressourcen dieses Studienplans wurden von den renommierten Spezialisten entwickelt, die das Expertenteam von TECH auf dem Gebiet der Informatik bilden. Diese Spezialisten haben ihre umfangreiche Erfahrung und ihr aktuelles Wissen genutzt, um praktische und aktuelle Inhalte zu erstellen. All dies basiert auf der effizientesten und präzisesten Lehrmethode, dem Relearning von TECH.

Den spezialisiertesten und vollständigsten Überblick auf den akademischen Markt finden Sie in diesem Lehrplan von TECH"

Modul 1. Reinforcement Learning

1.1. Optimierung der Belohnungen und der Richtliniensuche

1.1.1. Algorithmen zur Belohnungsoptimierung
1.1.2. Prozesse der Richtliniensuche
1.1.3. Verstärkendes Lernen für Belohnungsoptimierung

1.2. OpenAI

1.2.1. OpenAI Gym Umgebung
1.2.2. Erstellung von OpenAI-Umgebungen
1.2.3. Algorithmen für verstärkendes Lernen in OpenAI

1.3. Richtlinien für neuronale Netze

1.3.1. Convolutional Networks für die Richtliniensuche
1.3.2. Richtlinien für tiefes Lernen
1.3.3. Erweitern von Richtlinien für neuronale Netze

1.4. Aktionsbewertung: das Problem der Kreditvergabe

1.4.1. Risikoanalyse für die Kreditvergabe
1.4.2. Schätzung der Rentabilität von Krediten
1.4.3. Neuronale Netz-basierte Modelle zur Kreditbewertung

1.5. Richtliniengradienten

1.5.1. Verstärkendes Lernen mit Richtliniengradienten
1.5.2. Optimierung der Richtliniengradienten
1.5.3. Algorithmen der Richtliniengradienten

1.6. Markov-Entscheidungsprozesse

1.6.1. Optimierung von Markov-Entscheidungsprozessen
1.6.2. Verstärkendes Lernen für Markov-Entscheidungsprozesse
1.6.3. Modelle von Markov-Entscheidungsprozessen

1.7. Temporales Differenzlernen und Q-Learning

1.7.1. Anwendung von zeitlichen Unterschieden beim Lernen
1.7.2. Anwendung des Q-Learning beim Lernen
1.7.3. Optimierung der Parameter des Q-Learning

1.8. Implementieren von Deep Q-Learning und Deep Q-Learning-Varianten

1.8.1. Konstruktion von tiefen neuronalen Netzen für Deep Q-Learning
1.8.2. Implementierung von Deep Q-Learning
1.8.3. Deep Q-Learning-Varianten

1.9. Algorithmen des Reinforment Learning

1.9.1. Algorithmen für verstärkendes Lernen
1.9.2. Algorithmen für Belohnungslernen
1.9.3. Algorithmen für Bestrafungslernen

1.10. Entwurf einer verstärkenden Lernumgebung. Praktische Anwendung

1.10.1. Entwurf einer verstärkenden Lernumgebung
1.10.2. Implementierung eines verstärkenden Lernalgorithmus
1.10.3. Auswertung eines verstärkenden Lernalgorithmus

Dank der effizienten Lehrmethodik werden Sie in der Lage sein, sich neues Wissen auf präzise Weise und in nur 150 Stunden anzueignen"