Чему вы научитесь
- Оценивать применимость алгоритмов обучения с подкреплением к решению поставленной задачи
- Формулировать задачи оптимизации в терминах обучения с подкреплением
- Применять классические алгоритмы глубокого обучения с подкреплением и их модификации для решения задач оптимизации
- Разрабатывать модификации алгоритмов обучения с подкреплением, позволяющие эффективнее решать поставленные задачи
О курсе
Целью данного курса является формирование компетенций, необходимых для успешного решения задач оптимизации при помощи алгоритмов обучения с подкреплением.
Данный курс включает в себя:
- Видео-лекции по основам обучения с подкреплением, классическим алгоритмам глубокого обучения с подкреплением и обзором наиболее важных поднаправлений в области RL
- Практические задания, позволяющие получить опыт реализации алгоритмов RL и их обучения на примере классических задач
Для кого этот курс
Курс предназначен для слушателей, знакомых с машинным обучением и глубоким обучением, а также имеющих базовые навыки обучения нейронных сетей и решения задач машинного обучения.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса необходимо уверенно владеть языком разработки Python и фреймворком для обучения нейронных сетей PyTorch.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
видео-лекции, тесты на усвоение материала, практические задания
Программа курса
загружаем...
Что вы получаете
- Навыки, необходимые для применения обучения с подкреплением к решению прикладных задач
- Знания, необходимые для разработки модификаций алгоритмов обучения с подкреплением
- Опыт реализации и обучения классических алгоритмов обучения с подкреплением
Price:
Бесплатно