Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
Reinforcement Learning Elemente de bază
Tehnici de bază Reinforcement Learning.
Introducere în BURLAP
Convergența valorii și iterația politicilor
Modelarea recompensei
Explorare
Generalizare
MDP parțial observabile
Opțiuni
Logistică
TD Lambda
Gradienți politici
Deep Q-Learning
Subiecte în teoria jocurilor
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Cunoștințe în Python
- O înțelegere a calculului universitar și a algebrei liniare
- Înțelegere de bază a probabilității și Statistics .
- Experiență în crearea de modele de învățare automată în Python și Numpy .
Audiență
- Dezvoltatorii
- Cercetători de date
21 ore
Mărturii (2)
Organizarea, respectând agendă propusă, cunoștințele extensive ale formatorului în această temă
Ali Kattan - TWPI
Curs - Natural Language Processing with TensorFlow
Tradus de catre o masina
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Curs - TensorFlow for Image Recognition
Tradus de catre o masina