Corsi di formazione su Reinforcement Learning condotti da un formatore locale in diretta a Italia.
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Gli scambi informali che abbiamo avuto durante le lezioni mi hanno davvero aiutato ad approfondire la mia comprensione del tema
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Schema generale del corso Reinforcement Learning
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
21 hours
Deep Reinforcement Learning si riferisce alla capacità di un "agente artificiale" di apprendere per tentativi ed errori e premi e punizioni. Un agente artificiale mira a emulare la capacità di un essere umano di ottenere e costruire conoscenza da solo, direttamente da input grezzi come la visione. Per realizzare l'apprendimento per rinforzo, vengono utilizzati il deep learning e le reti neurali. L'apprendimento per rinforzo è diverso dall'apprendimento automatico e non si basa su approcci di apprendimento supervisionato e non supervisionato.Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o in remoto) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano apprendere i fondamenti di Deep Reinforcement Learning mentre passano attraverso la creazione di un Deep Learning agente.Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti chiave alla base di Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo da Machine Learning. Applicare algoritmi Reinforcement Learning avanzati per risolvere problemi del mondo reale. Crea un Deep Learning agente.
- Lezione interattiva e discussione. Tanti esercizi e pratica. Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio dal vivo.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattaci per organizzare.
21 hours
Reinforcement Learning (RL) è un'area di AI (Intelligenza Artificiale) utilizzata per costruire sistemi autonomi (ad esempio, un "agente") che imparano interagendo con il loro ambiente per risolvere un problema. RL ha applicazioni in aree come la robotica, il gioco d'azzardo, la modellazione dei consumatori, la salute, la gestione della catena di approvvigionamento, e altro ancora.
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto a scienziati dei dati che vogliono creare e implementare un sistema, capace di prendere decisioni e risolvere i problemi del mondo reale all'interno di un'organizzazione.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
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Comprendere le relazioni e le differenze tra Reinforcement Learning e apprendimento automatico, apprendimento profondo, apprendimento supervisato e non supervisato.
Analisi di un problema del mondo reale e ri-definirlo come Reinforcement Learning problema.
Implementazione di una soluzione a un problema del mondo reale utilizzando Reinforcement Learning.
Comprendere i diversi algoritmi disponibili in Reinforcement Learning e selezionare uno più adatto per il problema a mano.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
21 hours
Reinforcement Learning (RL) è una tecnica di apprendimento automatico in cui un programma informatico (agente) impara a comportarsi in un ambiente eseguendo le azioni e ricevendo feedback sui risultati delle azioni. Per ogni buona azione, l’agente riceve un feedback positivo, e per ogni cattiva azione, l’agente riceve un feedback negativo (penalità).
Questo istruttore guidato, formazione dal vivo (online o on-site) è rivolto a scienziati dei dati che vogliono andare oltre i tradizionali approcci di apprendimento automatico per insegnare un programma informatico per scoprire le cose (risolvere i problemi) senza l'uso di dati etichettati e big data sets.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
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Installare e applicare le biblioteche e il linguaggio di programmazione necessari per implementare Reinforcement Learning.
Creare un agente software che è in grado di imparare attraverso il feedback invece che attraverso l'apprendimento supervisato.
Programma un agente per risolvere i problemi in cui la decisione è sequenziale e finita.
Applicare la conoscenza per progettare software che può imparare in modo simile a quello che gli esseri umani imparano.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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