Reinforcement learning: Nauka przez doświadczenie

Zarezerwuj termin szkolenia

Opis szkolenia:

Szkolenie „Reinforcement Learning: Nauka przez doświadczenie” jest dedykowane dla programistów i data scientistów, którzy chcą zgłębić jedną z najbardziej dynamicznych i fascynujących dziedzin sztucznej inteligencji. Reinforcement Learning (RL) to metoda uczenia maszynowego, która naucza algorytmy podejmowania optymalnych decyzji poprzez nagradzanie pożądanych zachowań. Uczestnicy kursu odkryją podstawy RL, algorytmy, strategie eksploracji i wykorzystania, a także zastosowania RL w realnych scenariuszach, takich jak automatyka, gry czy robotyka.

Dla kogo jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do:

  • Programistów i data scientistów: poszukujących dogłębnej wiedzy na temat reinforcement learning.
  • Analityków danych i inżynierów ML: chcących rozszerzyć swoje umiejętności o zaawansowane metody uczenia maszynowego.

Główne korzyści dla uczestników:

  • Zrozumienie teorii i praktyki RL: Poznanie podstawowych koncepcji, algorytmów i zastosowań reinforcement learning.
  • Umiejętność implementacji modeli RL: Nauka praktycznych umiejętności w tworzeniu i trenowaniu modeli RL z wykorzystaniem popularnych narzędzi i bibliotek.
  • Zdolność do zastosowania RL w realnych problemach: Zrozumienie, jak zastosować RL do rozwiązania konkretnych wyzwań w różnych dziedzinach.

Wymagania wstępne:

  • Znajomość podstaw programowania: Przede wszystkim w Pythonie, ze względu na praktyczne ćwiczenia podczas szkolenia.
  • Podstawowa wiedza o uczeniu maszynowym: Zrozumienie podstawowych pojęć i algorytmów ML będzie pomocne w szybszym przyswajaniu materiału.
  • Matematyczne podstawy: Wiedza z zakresu algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki jest zalecana, aby lepiej zrozumieć algorytmy i metody RL.
  • Definicja i podstawowe koncepcje RL.
  • Różnice między RL a innymi typami uczenia maszynowego.
  • Modele środowiska: stany, akcje, nagrody.
  • Polityki, funkcje wartości i funkcje Q.
  • Przegląd kluczowych algorytmów, m.in: Q-learning, SARSA, Deep Q Networks (DQN).
  • Porównanie metod wartościowania i polityki.
  • Realne przypadki użycia RL: od gier po autonomiczne pojazdy.
  • Wyzwania i potencjalne rozwiązania.
  • Metody deep reinforcement learning.
  • Eksploracja vs. wykorzystanie: strategie równoważenia.
  • Praktyczne ćwiczenia z implementacją modeli RL.
  • Praca nad projektem z wykorzystaniem bibliotek Pythona takich jak TensorFlow lub OpenAI Gym
Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z nami!

Email: kontakt@akademia.ai

Zapytaj o to szkolenie