Schița de curs
Introducere
- Rezolvarea problemelor din lumea reală prin interacțiuni de tip trial-and-error
Înțelegerea sistemelor de învățare adaptivă și Artificial Intelligence (AI).
Cum percep agenții starea
Cum să recompensezi un agent
Studiu de caz: Interacțiunea cu vizitatorii site-ului web
Pregătirea mediului pentru agent
O scufundare profundă în algoritmi Reinforcement Learning
Metode bazate pe valoare vs. metode bazate pe politici
Alegerea unui model Reinforcement Learning Model
Utilizarea algoritmului Q-Learning Model-Free Reinforcement Learning Algoritm
Proiectarea agentului
Studiu de caz: Asistenți inteligenți
Interfațarea agentului cu un mediu de producție
Măsurarea rezultatelor acțiunilor agenților
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- O înțelegere generală a învățării prin întărire
- Experiență cu învățarea mașinilor
- Java experiență în programare
Audiență
- Științifici de date
Mărturii (4)
interacțiune prin exerciții și, de asemenea, prin partajarea proiectelor
Claudiu - MSG system
Curs - Advanced Spring Boot
Tradus de catre o masina
All to topic actually including API
RODULFO ALMEDA JR - DATAWORLD COMPUTER CENTER
Curs - Introduction to JavaServer Faces
The contents and the exercises
Gangoso Kim Robert - Security Bank Corporation
Curs - Spring Boot for Beginners
The breadth of the topis covered was quite a bit and the trainer tried to do justice to that.