Torino

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Deep Reinforcement Learning with Python

21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano apprendere i fondamenti di Deep Reinforcement Learning durante la creazione di un agente di Deep Learning. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendere i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning.
  • Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale.
  • Crea un agente di deep learning.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

21 ore
Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta ai data scientist che desiderano andare oltre i tradizionali approcci di apprendimento automatico per insegnare a un programma informatico a capire le cose (risolvere problemi) senza l'uso di dati etichettati e set di big data. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Installare e applicare le librerie e il linguaggio di programmazione necessari per implementare Reinforcement Learning.
  • Creare un agente software in grado di apprendere tramite feedback anziché tramite apprendimento supervisionato.
  • Programmare un agente per risolvere problemi in cui il processo decisionale è sequenziale e finito.
  • Applicare le conoscenze per progettare software in grado di apprendere in modo simile a come imparano gli esseri umani.
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Reinforcement Learning with Java

21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano creare e implementare un sistema Reinforcement Learning, in grado di prendere decisioni e risolvere problemi reali all'interno di un'organizzazione. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendere le relazioni e le differenze  tra Reinforcement Learning e l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, l'apprendimento supervisionato e non supervisionato.
  • Analizza un problema del mondo reale e ridefiniscilo 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 quello più adatto al problema in questione.
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Recensioni (10)

The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.

Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Corso - OptaPlanner in Practice

Esempi ed esercizi

Kamil
Corso - Introduction to Data Science and AI using Python

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The course is very interesting being the main focus nowdays

mohamed taher - FAB banak Egypt
Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Helpful and good listener .. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Tutte le informazioni presentate

Jose Victor - si
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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Gli esercizi e gli esempi presentati.

Marcos - si
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Traduzione automatica

I temi di Machine Lerning.

Víctor Edgar - si
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Traduzione automatica

L'atteggiamento dell'insegnante

Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - si
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Traduzione automatica

I concetti insegnati sono stati chiari, pratici e aiutano molto a farsi un'idea di come utilizzare questo argomento di AI e ML

Miguel - si
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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