Migliora le tue competenze in materia di Processi Decisionali di Markov o sull'Ottimizzazione dei Parametri di Q-Learning, grazie a TECH, la più grande università digitale del mondo”

Il Reinforcement Learning è considerato uno dei campi più promettenti dell'intelligenza artificiale per il futuro. La capacità di apprendere autonomamente da parte di una macchina è sempre più importante in un mondo in cui il volume dei dati è in costante aumento e la velocità del processo decisionale è fondamentale.

Per questo motivo, TECH ha creato un Corso universitario in Reinforcement Learning con il quale cerca di fornire agli studenti le abilità e le competenze necessarie per poter svolgere il loro lavoro come specialisti, con la massima qualità possibile nel loro lavoro. Pertanto, nel corso del programma, verranno affrontati aspetti quali i modelli di Processi Decisionali di Markov, gli Algoritmi di Apprendimento per Rinforzo, i Gradienti di Politica o l'Ambiente OpenAI Gym.

Il tutto, attraverso una comoda modalità 100% online che permette agli studenti di organizzare i propri orari e i propri studi, combinandoli con gli altri interessi. Inoltre, questa specializzazione dispone del materiale teorico e pratico più completo del mercato, che facilita il processo di studio dello studente e gli consente di raggiungere gli obiettivi più impegnativi. 

Diventa un esperto in Reinforcement Learning in sole 6 settimane e con totale libertà di organizzazione”

Questo Corso universitario in Reinforcement Learning possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Reinforcement Learning
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni sportive e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Migliora il tuo profilo professionale al massimo e raggiungi il successo in una delle aree più promettenti dell'Informatica grazie a TECH”

Il personale docente comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Approfondisci le Politiche di Apprendimento Profondo e gli Algoritmi di Apprendimento di Ricompensa comodamente da casa tua e in qualsiasi momento della giornata”

Accedi a tutti i contenuti sulla Valutazione di un algoritmo di Apprendimento per Rinforzo dal tuo Tablet, cellulare o computer”

Le risorse didattiche di questo programma sono state selezionate da rinomati professionisti che compongono l’équipe di esperti di Informatica di TECH. Questi specialisti hanno utilizzato la loro ampia esperienza e le loro le conoscenze più avanzate per creare contenuti pratici e aggiornate. Il tutto basato sulla metodologia pedagogica più efficace del mercato, il Relearning di TECH.

La visione più specializzata e completa del mercato accademico si trova in questa specializzazione di TECH”

Modulo 1. Reinforcement Learning

1.1. Ottimizzazione delle ricompense e ricerca delle policy

1.1.1. Algoritmi di ottimizzazione delle ricompense
1.1.2. Processi di ricerca delle politiche
1.1.3. Apprendimento per rinforzo per ottimizzare i premi

1.2. OpenAI

1.2.1. Ambiente OpenAI Gym
1.2.2. Creazione delle ambientazioni OpenAI
1.2.3. Algoritmi di apprendimento di rinforzo in OpenAI

1.3. Politiche di reti neurali

1.3.1. Reti neurali convoluzionali per la ricerca di politiche
1.3.2. Politiche di apprendimento profondo
1.3.3. Ampliamento delle politiche di reti neurali

1.4. Valutazione delle azioni: il problema dell'assegnazione dei crediti

1.4.1. Analisi dei rischi per l'assegnazione dei crediti
1.4.2. Stima della redditività dei prestiti
1.4.3. Modelli di valutazione dei crediti basati su reti neurali

1.5. Gradienti di Politica

1.5.1. Apprendimento per rinforzo con gradienti politici
1.5.2. Ottimizzazione dei gradienti delle politiche
1.5.3. Algoritmi dei gradienti delle politiche

1.6. Processo decisionale di Markov

1.6.1. Ottimizzazione dei processi decisionali di Markov
1.6.2 Apprendimento per rinforzo per i processi decisionali di Markov
1.6.3 Modelli dei processi decisionali di Markov

1.7. Apprendimento delle differenze temporanee e Q-Learning

1.7.1. Applicazione delle differenze temporanee nell'apprendimento
1.7.2. Applicazione di Q-Learning nell'apprendimento
1.7.3. Ottimizzazione dei parametri di Q-Learning

1.8. Implementazione del Deep Q-Learning e varianti di Deep Q-Learning

1.8.1. Costruzione di reti neurali profonde per Deep Q-Learning
1.8.2. Implementazione di Deep Q-Learning
1.8.3. Variazioni di Deep Q-Learning

1.9. Algoritmi di Reinforment Learning

1.9.1. Algoritmi di apprendimento per rinforzo
1.9.2. Algoritmi di apprendimento di ricompensa
1.9.3. Algoritmi di apprendimento di castigo

1.10. Progettazione di un ambiente di apprendimento di Rinforzo. Applicazione pratica

1.10.1. Progettazione di un ambiente di apprendimento di rinforzo
1.10.2. Implementazione di un algoritmo di apprendimento di rinforzo
1.10.3. Valutazione di un algoritmo di apprendimento di rinforzo

Grazie alla metodologia pedagogica più efficiente, potrai acquisire nuove conoscenze in modo preciso e in sole 150 ore”