Усовершенствуйте навыки в области марковских процессов принятия решений или оптимизации параметров Q-Learning благодаря TECH, крупнейшему в мире цифровому университету"

Обучение с подкреплением считается одной из самых перспективных областей искусственного интеллекта. Способность машины к самостоятельному обучению становится все более важной в мире, где объем данных постоянно растет, а скорость принятия решений имеет решающее значение.

По этой причине TECH разработал Университетский курс в области обучения с подкреплением с целью предоставить студентам необходимые навыки и компетенции, чтобы они могли выполнять свою работу в качестве специалистов с максимально возможной эффективностью и качеством. Таким образом, на протяжении всей программы будут рассматриваться такие аспекты, как модели марковских процессов принятия решений, алгоритмы обучения с подкреплением, градиенты политики или среда OpenAI Gym.

Все это происходит в 100% онлайн-режиме, что позволяет студенту организовывать свое расписание и учебу, совмещая их с другими интересами. Кроме того, у данной программы наиболее полный на рынке теоретический и практический материал, что облегчает студентам процесс обучения и позволяет им эффективно достигать самых сложных целей.

Станьте экспертом в области обучения с подкреплением всего за 6 недель и с полной свободой организации времени и ресурсов"

Данный Университетский курс в области обучения с подкреплением содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области обучения с подкреплением
• Графические, схематические и преимущественно практические материалы, заложенные в основу данной программы, содержат прикладную информацию по тем дисциплинам, которые являются необходимыми для профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Максимально усовершенствуйте свой профессиональный уровень и добейтесь успеха в одной из самых перспективных областей ИТ благодаря TECH"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, обеспечит специалисту ситуативное и контекстуальное обучение, то есть обучение в смоделированной среде, создающей эффект погружения и предназначенной для подготовки к реальным ситуациям.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Для этого специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными специалистами.

Изучите политику глубокого обучения и алгоритмы обучения с вознаграждением, не выходя из дома и в любое время суток"

Получите доступ ко всем материалам в области оценки алгоритма обучения с подкреплением с планшета, мобильного телефона или компьютера"

Все учебные материалы данной программы разработаны признанными специалистами, которые входят в команду экспертов TECH в области информатики. Эти специалисты использовали свой богатый опыт и самые передовые знания для создания практического и современного содержания. И все это на основе самой эффективной на рынке методике обучения — Relearning от TECH.

Наиболее специализированный и полный на рынке образования обзор темы можно найти в этом учебном плане TECH"

Модуль 1. Обучение с подкреплением

1.1 Оптимизация вознаграждения и поиск политики

1.1.1. Алгоритмы оптимизации вознаграждения
1.1.2. Процессы поиска политики
1.1.3. Обучение с подкреплением для оптимизации вознаграждения

1.2 OpenAI

1.2.1. Среда OpenAI Gym
1.2.2. Создание сред OpenAI
1.2.3. Алгоритмы обучения с подкреплением в OpenAI

1.3 Политика нейронных сетей

1.3.1. Сверточные нейронные сети для поиска политик
1.3.2. Политики глубокого обучения
1.3.3. Расширение нейросетевых политик

1.4 Оценка действий: проблема распределения кредитов

1.4.1. Анализ рисков при распределении кредитов
1.4.2. Оценка доходности кредитов
1.4.3. Модели оценки кредитоспособности на основе нейронных сетей

1.5 Градиенты политики

1.5.1. Обучение с подкреплением и градиентами политики
1.5.2. Градиентная оптимизация политики
1.5.3. Алгоритмы градиентной политики

1.6 Марковские процессы принятия решений

1.6.1. Оптимизация марковских процессов принятия решений
1.6.2. Обучение с подкреплением для марковских процессов принятия решений
1.6.3. Модели марковских процессов принятия решений

1.7 Обучение с разницей во времени и Q-Learning

1.7.1. Применение временных различий в обучении
1.7.2. Применение Q-Learning в обучении
1.7.3. Оптимизация параметров Q-Learning

1.8 Реализация глубокого Q-Learning и вариантов глубокого Q-Learning

1.8.1. Построение глубоких нейронных сетей для Deep Q-Learning
1.8.2. Реализация глубокого Deep Q-Learning
1.8.3. Вариации Deep Q-Learning

1.9. Алгоритмы обучения с подкреплением

1.9.1. Алгоритмы обучения с подкреплением
1.9.2. Алгоритмы обучения с вознаграждением
1.9.3. Алгоритмы обучения с наказанием

1.10 Проектирование среды обучения с подкреплением. Практическое применение

1.10.1. Проектирование среды обучения с подкреплением
1.10.2. Реализация алгоритма обучения с подкреплением
1.10.3. Оценка алгоритма обучения с подкреплением

Благодаря самой эффективной методике обучения вы сможете точно получить новые знания всего за 150 часов"