Praktyczne szkolenia na żywo z Reinforcement Learning. Reinforcement Learning, czyli uczenie przez wzmacnianie jest dziedziną uczenia maszynowego. Ma miejsce, gdy komputer wykonuje zadanie metodą prób i błędów w dynamicznym środowisku ucząc się poprawnej odpowiedzi. Kursy obejmują między innymi stworzenie środowiska, agenta i zdefiniowanie nagrody, a także uczenie nadzorowane, nienadzorowane i przez wzmacnianie. Produktem szkolenia ma być trenowanie agenta i wdrożenie rozwiązań.
Szkolenie Reinforcement Learning jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
Dodatkowe informacje na temat problemów i niedoskonałości narzędzia.
Slawomir Gubala - Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Sposób prowadzenia i dobry sposób przekazywania wiedzy.
Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Przykłady z życia oraz praktyczne podejście do tematu.
Damian Pierończyk - Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Nieformalne wymiany mieliśmy podczas wykładów naprawdę pomógł mi pogłębić moje zrozumienie tematu
Explore
Szkolenie: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
Chciałbym wyjaśnić przykład.
AUO友达光电（苏州）有限公司
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Machine Translated
Informacja
Amr Alaa - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Nauka nowego języka.
FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Prezentacja przedmiotu Czas wiedza
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Pomocny i dobry dźwięk .. Interactive
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Ahmed był bardzo interaktywny i nie miał nic przeciwko, odpowiadając na wszelkie pytania prezentacji i płynny przepływ kursu
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Kurs jest bardzo interesujący, że główne ostrości w nowday
mohamed taher - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Dyskusje w celu poszerzenia naszych horyzontów
FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Plany szkoleń z technologii Reinforcement Learning
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
21 godzin
Głębokie Reinforcement Learning odnosi się do zdolności „sztucznego agenta” do uczenia się metodą prób i błędów oraz nagród i kar. Sztuczny agent ma na celu naśladowanie zdolności człowieka do samodzielnego pozyskiwania i konstruowania wiedzy, bezpośrednio z surowych danych wejściowych, takich jak wizja. Do realizacji uczenia się przez wzmacnianie stosuje się głębokie uczenie i sieci neuronowe. Uczenie ze wzmocnieniem różni się od uczenia maszynowego i nie opiera się na metodach uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą poznać podstawy Deep Reinforcement Learning podczas tworzenia agenta Deep Learning.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozum kluczowe koncepcje stojące za Deep Reinforcement Learning i umiej odróżnić je od Machine Learning. Zastosuj zaawansowane Reinforcement Learning algorytmy do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Zbuduj Deep Learning agenta.
- Interaktywny wykład i dyskusja. Dużo ćwiczeń i ćwiczeń. Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.
21 godzin
Reinforcement Learning (RL) to obszar inteligencji sztucznej (AI) wykorzystywany do budowania autonomicznych systemów (tj. "agent") które uczą się poprzez interakcję z ich środowiskiem w celu rozwiązania problemu. RL ma aplikacje w takich dziedzinach jak robota, gry, modelowanie konsumentów, opieka zdrowotna, zarządzanie łańcuchem dostaw i wiele innych.
To szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do naukowców danych, którzy chcą stworzyć i wdrożyć system, zdolny do podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym w organizacji.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Zrozum relacje i różnice między Reinforcement Learning i uczenia się maszynowego, głębokiego uczenia się, nadzorowanego i niekontrolowanego uczenia się.
Analiza problemu w świecie rzeczywistym i ponowne zdefiniowanie go jako Reinforcement Learning problemu.
Wdrożenie rozwiązania problemu w świecie rzeczywistym za pomocą Reinforcement Learning.
Zrozum różne algorytmy dostępne w Reinforcement Learning i wybierz najbardziej odpowiedni dla problemu w ręku.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
21 godzin
Reinforcement Learning (RL) jest techniką uczenia się maszynowego, w której program komputerowy (agent) uczy się zachowywać w środowisku poprzez wykonywanie działań i otrzymywanie zwrotów na wyniki działań. Za każde dobre działanie agent otrzymuje pozytywne opinie, a za każde złe działanie agent otrzymuje negatywne opinie (karę).
To szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do naukowców danych, którzy chcą przejść poza tradycyjne podejścia do uczenia się maszynowego, aby nauczyć program komputerowy do wykrywania rzeczy (rozwiązywania problemów) bez użycia etykietowanych danych i dużych zestawów danych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instalacja i zastosowanie bibliotek i języka programowania potrzebnych do wdrożenia Reinforcement Learning.
Tworzenie agenta oprogramowania, który jest w stanie uczyć się za pośrednictwem zwrotów zamiast za pośrednictwem nadzorowanego uczenia się.
Programowanie agenta do rozwiązywania problemów, w których podejmowanie decyzji jest sekwencyjne i końcowe.
Zastosuj wiedzę do projektowania oprogramowania, które może się uczyć w sposób podobny do sposobu, w jaki ludzie się uczą.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
Last Updated:
Other regions
Other countries
Konsultacje
Szkolenie Reinforcement Learning, Reinforcement Learning boot camp, Szkolenia Zdalne Reinforcement Learning, szkolenie wieczorowe Reinforcement Learning, szkolenie weekendowe Reinforcement Learning, Kurs Reinforcement Learning,Kursy Reinforcement Learning, Trener Reinforcement Learning, instruktor Reinforcement Learning, kurs zdalny Reinforcement Learning, edukacja zdalna Reinforcement Learning, nauczanie wirtualne Reinforcement Learning, lekcje UML, nauka przez internet Reinforcement Learning, e-learning Reinforcement Learning, kurs online Reinforcement Learning, wykładowca Reinforcement Learning
