
Cours de formation de Reinforcement Learning dirigé par un formateur sur place en direct á France.
Nos Clients témoignent
Les échanges informels que nous avons eus au cours des conférences m’ont vraiment aidé à approfondir ma compréhension du sujet
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Formation: Deep Reinforcement Learning with Python
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J'aime les exemples à expliquer
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Formation: OptaPlanner in Practice
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Amr Alaa - FAB banak Egypt
Formation: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Apprendre la nouvelle langue.
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Présentation du sujet Temps de connaissance
Aly Saleh - FAB banak Egypt
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Utile et bon écoute .. interactif
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
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Ahmed était très interactif et ne me dérangeait pas de répondre à tout type de questions et de flux flux du cours
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
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Le cours est très intéressant étant l'accent principal maintenant
mohamed taher - FAB banak Egypt
Formation: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Les discussions pour élargir nos horizons
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Plans de cours Reinforcement Learning
- Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent
- Développeurs des scientifiques de données
- Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
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Comprendre les relations et les différences entre Reinforcement Learning et l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage supervisé et non supervisé.
Analyse un problème du monde réel et redefine le problème Reinforcement Learning
Implémenter une solution à un problème du monde réel en utilisant Reinforcement Learning.
Comprendre les différents algorithmes disponibles dans Reinforcement Learning et sélectionner le plus adapté pour le problème à la main.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Installer et appliquer les bibliothèques et les langues de programmation nécessaires à la mise en œuvre Reinforcement Learning.
Créer un agent logiciel capable d’apprendre par le biais du feedback plutôt que par l’apprentissage supervisé.
Programmer un agent pour résoudre des problèmes où la prise de décision est séquentielle et finite.
Appliquer les connaissances à la conception de logiciels qui peuvent apprendre de manière similaire à la façon dont les humains apprennent.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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