Cours de formation de Reinforcement Learning dirigé par un formateur sur place en direct á France.
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Amr Alaa - FAB banak Egypt
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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
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Les discussions pour élargir nos horizons
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Plans de cours Reinforcement Learning
Nom du Cours
Durée
Aperçu
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21 heures
Profondement Reinforcement Learning se référent à la capacité d'un agent artificiel " de apprendre par l'essai et l'error et les récompenses. Un agent artificiel vise à émuler un homme ' la capacité d'obtenir et de construire les connaissances d'un seul, directement des infrastructures primes tels que la vision. Pour réaliser l'apprentissage de renforcement, les réseaux d'apprentissage et des réseaux neurales sont utilisés. L'apprentissage de reforcement est différente de l'apprentissage de la machine et ne s'appuie pas sur les approches d'apprentissage surveillantes et non surveillantes.Dans cet instructeur, une formation vivante, les participants apprendront les fondamentaux de la profonde Reinforcement Learning alors qu'ils se déplaceront par la création d'un agent Deep Learning.À la fin de cette formation, les participants peuvent:
- 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
21 heures
Reinforcement Learning (RL) est une zone d'IA (Intelligence artificielle) utilisée pour construire des systèmes autonomes (c'est-à-dire un agent qui apprend en interagissant avec leur environnement afin de résoudre un problème. RL a des applications dans des domaines tels que la robotique, les jeux, la modélisation des consommateurs, les soins de santé, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, et plus encore.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux scientifiques de données qui souhaitent créer et déployer un système, capable de prendre des décisions et de résoudre des problèmes du monde réel dans une organisation.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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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.
-
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.
21 heures
Reinforcement Learning (RL) est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un programme informatique (agent) apprend à se comporter dans un environnement en effectuant les actions et en recevant des commentaires sur les résultats des actions. Pour chaque bonne action, l’agent reçoit un feedback positif, et pour chaque mauvaise action, l’agent reçoit un feedback négatif (penalty).
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée à des scientifiques de données qui veulent aller au-delà des approches traditionnelles d'apprentissage automatique pour enseigner un programme informatique pour détecter les choses (solution de problèmes) sans l'utilisation de données étiquées et de grands ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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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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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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