Обучение по направлению: Reinforcement Learning в Симферополе
Курс «Reinforcement Learning» (Обучение с подкреплением) направлен на изучение методов и алгоритмов обучения с подкреплением. Данный курс будет полезен специалистам в области машинного обучения, искусственного интеллекта и смежных областях. В рамках курса слушатели изучат: 1. Основные понятия и принципы обучения с подкреплением: - Марковские процессы принятия решений - Целевые функции и системы вознаграждения - Динамическое программирование и итеративные методы 2. Базовые алгоритмы обучения с подкреплением: - Q-learning - SARSA - Policy Gradient Methods 3. Расширенные методы обучения с подкреплением: - Deep Q-Networks (DQN) - Advantage Actor-Critic (A2C) - Proximal Policy Optimization (PPO) 4. Применение обучения с подкреплением в различных задачах: - Управление роботами - Игровые движки - Оптимизация бизнес-процессов 5. Практические примеры реализации алгоритмов обучения с подкреплением с использованием библиотек Python (TensorFlow, PyTorch). По окончании курса слушатели будут готовы применять методы обучения с подкреплением для решения широкого круга задач в области искусственного интеллекта и машинного обучения.





