Что даст вам этот курс
Курс предназначен для DS/DL/ML специалистов, которые хотят погрузиться в алгоритмы обучения с подкреплением. После прохождения курса студенты научатся применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.
Для кого этот курс?
- DS/ML/DL специалисты, которые хотят углубить знания в области обучения с подкреплением и получить практический опыт;
- Разработчики с базовыми навыками Python и ML, которые хотят получить опыт работы с рекомендательными системами;
- Выпускники курсов по машинному обучению
После обучения вы:
- Овладеете основными алгоритмами RL, такими как Q-learning, SARSA, Monte Carlo
- Научитесь строить модель среды и агента, а также проводить обучение на простых игровых сценариях
- Изучите такие алгоритмы, как Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient (PG), Actor-Critic, и сможете реализовать их в своих проектах
- Познакомитесь с продвинутыми темами в Reinforcement Learning, такими как оптимальное управление, методы обучения со скользящим горизонтом, Model-based RL
- Научитесь применять RL для решения конкретных задач и понимать, как это применение работает на практике.
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.