MN, Eagan - Grand Oak I

860 Blue Gentian Road Suite 200, Eagen, united states, 55121
El lugar está ubicado en el Grand Oak I, en el vecindario de Canon Solutions America, la Sociedad de Ingenieros Profesionale...

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Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente de aprendizaje profundo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo del Machine Learning.
  • Aplicar algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
  • Cree un agente de aprendizaje profundo.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático para enseñar a un programa informático a descubrir cosas (resolver problemas) sin el uso de datos etiquetados y conjuntos de big data. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instalar y aplicar las librerías y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
  • Cree un agente de software que sea capaz de aprender a través de la retroalimentación en lugar de a través del aprendizaje supervisado.
  • Programar un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
  • Aplicar el conocimiento para diseñar software que pueda aprender de una manera similar a como aprenden los humanos.
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Reinforcement Learning with Java

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean crear e implementar un sistema Reinforcement Learning, capaz de tomar decisiones y resolver problemas del mundo real dentro de una organización. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda las relaciones y diferencias  entre Reinforcement Learning y el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Analice un problema del mundo real y redefínalo como Reinforcement Learning problema.
  • Implementación de una solución a un problema del mundo real mediante Reinforcement Learning.
  • Comprender los diferentes algoritmos disponibles en Reinforcement Learning y seleccionar el más adecuado para el problema en cuestión.
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Testimonios (10)

The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.

Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Curso - OptaPlanner in Practice

Ejemplos y ejercicios

Kamil
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python

Traducción Automática

The course is very interesting being the main focus nowdays

mohamed taher - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

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Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
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Toda la información presentada

Jose Victor - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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Los ejercicios y ejemplos expuestos.

Marcos - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Los temas de Machine Lerning.

Víctor Edgar - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

La actitud del.profe

Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Los conceptos enseñados fueron claros, prácticos y ayudan mucho en hacerse una idea de como utilizar este tema de IA & ML

Miguel - si
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