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Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (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 Mississippi (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 Mississippi (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)

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)

Helpful and good listener .. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Toda la información presentada

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

Traducción Automática

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
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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

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