Машинное обучение с подкреплением: обычное и глубокое
Освойте методы обучения с подкреплением и их применение в реальных задачах.
Этот курс предоставляет всесторонний обзор RL и DRL, включая основы математики, базовые алгоритмы и современные исследования. Вы научитесь моделировать среды RL и применять алгоритмы для решения
10%Программа курса
Ознакомьтесь с программой курса «Машинное обучение с подкреплением: обычное и глубокое» от Учебный центр IBS - ibs-training.ru
- Часть I. Предыстория. 1. Линейная алгебра Обзор основных концепций 2.Математический анализ Интегралы Производные Примеры 3. Теория вероятностей Случайные величины Функции плотности вероятности Математическое ожидание Условные, совместные и безусловные вероятн…
- Часть II. Обзор. 1. Введение в RL Марковские процессы принятия решений Динамическое программирование с примером Уравнение Беллмана Оценка стратегии Итерация по стратегиям Итерация по ценностям Примеры Практика 2. На основе модели и без модели Обучение и плани…
- Часть III. RL + глубокое обучение. 1. Глубокое обучение с подкреплением Аппроксимация нелинейной функции Прорыв DeepMind Объяснение Alpha-Star 2. Новейшие технологии в глубоком RL Память, внимание, рекурсия Обратное RL Обучение нескольких агентов Иерархическо…
- Часть IV. Практические примеры и инструменты. 1. Pytorch / Tensorflow Основы тензорного исчисления Реализация алгоритма RL с нуля Тестирование и визуализация Практика 2. Ray + RLlib Основные понятия: исполнители, модели будущего, совместное использование памя…
Чему вы научитесь
- Освоите и сможете применять: iii. rl + глубокое обучение. 1. глубокое обучение с подкреплением аппроксимация нелинейной функции прорыв deepmind объяснение alpha star 2. новейшие технологии в глубоком rl память, вниман…
- Освоите основы: i. предыстория. 1. линейная алгебра обзор основных концепций 2.математический анализ интегралы производные примеры 3. теория вероятностей случайные величины функции плотности вероятности математическое…
- Освоите основы: iv. практические примеры и инструменты. 1. pytorch / tensorflow основы тензорного исчисления реализация алгоритма rl с нуля тестирование и визуализация практика 2. ray + rllib основные понятия исполнит…
Подробная информация о курсе
Освойте методы обучения с подкреплением и их применение в реальных задачах. Этот курс предоставляет всесторонний обзор RL и DRL, включая основы математики, базовые алгоритмы и современные исследования. Вы научитесь моделировать среды RL и применять алгоритмы для решения
Цены и сроки
- Стоимость52 900 ₽
- Старая цена58 500 ₽
- Дата началаc Invalid Date
Содержание
- Формат обученияс преподавателем
По окончанию курса
- Диплом или сертификатсертификат
Похожие курсы
0,0
0,0
2 900 ₽
0,0
15 000 ₽
5,0
69 000 ₽
5,0
230 000 ₽230 ₽/мес рассрочка
5,0
123 451 ₽
0,0
145 900 ₽145 900 ₽/мес рассрочка
Машинное обучение с подкреплением: обычное и глубокое
52 900 ₽ 58 500 ₽