Deep Reinforcement Learning: Создание ИИ для игр
Этот курс погружает в мир глубокого обучения с подкреплением, фокусируясь на создании агентов, способных обучаться и побеждать в видеоиграх. Вы изучите ключевые алгоритмы, от классического Q-learning до современных методов PPO, и примените их на практике.
0%Программа курса
Ознакомьтесь с программой курса «Deep Reinforcement Learning: Создание ИИ для игр» от Gurufy - gurufy.ru
- Введение в Reinforcement Learning: Агент, Среда и Марковские процессы принятия решений - 1 час. Введение в Reinforcement Learning: Агент, Среда и Марковские процессы принятия решений.
- Глубокое Q-обучение (DQN): Как научить нейросеть играть в игры Atari - 1 час. Глубокое Q-обучение (DQN): Как научить нейросеть играть в игры Atari.
- Методы градиента политики (Policy Gradient) и архитектура Actor-Critic - 1 час. Методы градиента политики (Policy Gradient) и архитектура Actor-Critic.
- Современные алгоритмы: Proximal Policy Optimization (PPO) и Soft Actor-Critic (SAC) - 1 час. Современные алгоритмы: Proximal Policy Optimization (PPO) и Soft Actor-Critic (SAC).
- Практическая разработка: Создание игровых ботов с использованием OpenAI Gym и Unity ML-Agents - 1 час. Практическая разработка: Создание игровых ботов с использованием OpenAI Gym и Unity ML-Agents.
Чему вы научитесь
- Освоите и сможете применять: современные алгоритмы proximal policy optimization (ppo) и soft actor critic (sac).
- Освоите и сможете применять: методы градиента политики (policy gradient) и архитектура actor critic.
- Практическая разработка Создание игровых ботов с использованием OpenAI Gym и Unity ML Agents.
- Разберётесь в основах reinforcement learning агент, среда и марковские процессы принятия решений.
- Глубокое Q обучение (DQN) Как научить нейросеть играть в игры Atari.
Подробная информация о курсе
Этот курс погружает в мир глубокого обучения с подкреплением, фокусируясь на создании агентов, способных обучаться и побеждать в видеоиграх. Вы изучите ключевые алгоритмы, от классического Q-learning до современных методов PPO, и примените их на практике.
Цены и сроки
- Стоимость3 900 ₽
- Старая цена3 900 ₽
- Дата началаc Invalid Date
Содержание
- Формат обучениясамостоятельно
По окончанию курса
- Диплом или сертификатсертификат
Похожие курсы
5,0
4 040 ₽
Deep Reinforcement Learning: Создание ИИ для игр
3 900 ₽ 3 900 ₽