Deep Reinforcement Learning with Python 교육 과정

심층 강화 학습은 "인공 에이전트"가 시행 착오와 보상 및 처벌로 학습 할 수있는 능력을 말합니다. 인공 에이전트는 비전과 같은 원시 입력으로부터 직접 지식을 얻고 구성하는 인간의 능력을 모방하는 것을 목표로합니다. 보강 학습을 실현하기 위해 심층 학습 및 신경 회로망이 사용됩니다. 강화 학습은 기계 학습과 다르며 감독 및 감독되지 않은 학습 접근법에 의존하지 않습니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 Deep Learning 에이전트 생성을 단계별로 진행하면서 딥 보강 학습의 기본 사항을 Deep Learning 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 심층 강화 학습의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning 과 구별 할 수 있어야합니다.
• 실제 문제를 해결하기 위해 고급 강화 학습 알고리즘 적용
• Deep Learning 에이전트를 구축하십시오.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

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