Corsi di formazione su Reinforcement Learning condotti da un formatore locale in diretta a Italia.
Recensioni
Mi piacciono gli esempi da spiegare
AUO友达光电（苏州）有限公司
Corso: OptaPlanner in Practice
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informazioni
Amr Alaa - FAB banak Egypt
Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Imparare la nuova lingua.
FAB banak Egypt
Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Timing di conoscenza di presentazione di sogge
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Utile e buono ascoltatore .. Interactive
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Ahmed era molto interattivo e non mi ha pensato di rispondere a qualsiasi tipo di presentazione ben presentazione e flusso liscio del corso
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Il corso è molto interessante essere il principale memosa da oggi
mohamed taher - FAB banak Egypt
Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Le discussioni per ampliare i nostri orizzonti
FAB banak Egypt
Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Schema generale del corso Reinforcement Learning
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
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:
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.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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:
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.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
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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:
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.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
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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:
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.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
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7 hours
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to install, configure, customize, and implement OpenAI Gym to quickly develop reinforcement learning algorithms.
By the end of this training, participants will be able to build, develop, execute, and test reinforcement learning algorithms to optimize tasks and achieve maximum results.
By the end of this training, participants will be able to build, develop, execute, and test reinforcement learning algorithms to optimize tasks and achieve maximum results.
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