
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
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Corso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Schema generale del corso Reinforcement Learning
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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.
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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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