Reinforcement Learning 교육

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Reinforcement Learning 교육

온라인 또는 현장 강사 주도 라이브 강화 학습 교육 과정은 강화 학습 시스템을 만들고 배포하는 방법을 대화식 실습을 통해 보여줍니다. 강화 학습 교육은 "온라인 라이브 교육" 또는 "현장 라이브 교육"으로 제공됩니다. 온라인 라이브 교육(일명 "원격 라이브 교육")은 대화형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. 현장 라이브 교육은 대한민국의 고객 구내 또는 대한민국의 NobleProg 기업 교육 센터에서 로컬로 수행할 수 있습니다. NobleProg -- 지역 교육 제공자

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Reinforcement Learning Course Outlines

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
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Deep Reinforcement Learning with Python

21 시간
Deep Reinforcement Learning는 시행 착오와 보상 및 처벌을 통해 학습하는 "인공 에이전트"의 능력을 나타냅니다. 인공 에이전트는 시각과 같은 원시 입력에서 직접 지식을 획득하고 구성하는 인간의 능력을 모방하는 것을 목표로 합니다. 강화 학습을 구현하기 위해 딥 러닝과 신경망을 사용합니다. 강화 학습은 기계 학습과 다르며 감독 및 비지도 학습 접근 방식에 의존하지 않습니다.이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Deep Learning Agent 생성을 단계별로 진행하면서 Deep Reinforcement Learning의 기본 사항을 배우려는 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
    Deep Reinforcement Learning의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning과 구별할 수 있습니다. 실제 문제를 해결하기 위해 고급 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용합니다. Deep Learning 에이전트를 구축합니다.
과정의 형식
    대화식 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.
과정 사용자 정의 옵션
    이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하십시오.

Reinforcement Learning with Java

21 시간
Reinforcement Learning (RL) AI (인공 지능)의 영역은 문제를 해결하기 위해 환경과 상호 작용하여 배우는 독립적 인 시스템 (즉, "agent")을 구축하는 데 사용됩니다. RL은 로봇, 게임, 소비자 모델링, 건강 관리, 공급망 관리 등과 같은 분야에서 응용 프로그램을 갖추고 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 조직 내에서 결정을 내리고 실제 문제를 해결할 수있는 Reinforcement Learning 시스템을 만들고 배치하고자하는 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    Reinforcement Learning와 기계 학습, 깊은 학습, 감독 및 감독되지 않은 학습 사이의 관계와 차이를 이해하십시오. 실제 문제를 분석하고 Reinforcement Learning 문제로 다시 정의하십시오. 현실 세계 문제에 대한 해결책을 구현 Reinforcement Learning. Reinforcement Learning에서 사용할 수있는 다른 알고리즘을 이해하고 문제에 가장 적합한 하나를 선택합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Fundamentals of Reinforcement Learning

21 시간
Reinforcement Learning (RL)는 컴퓨터 프로그램이 행동을 수행하고 행동의 결과에 대한 피드백을받는 환경에서 행동하는 법을 배우는 기계 학습 기술입니다. 모든 좋은 행동에 대해, 에이전트는 긍정적 인 반응을 받고, 모든 나쁜 행동에 대해, 에이전트는 부정적인 반응 (벌금)을받습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 전통적인 기계 학습 접근 방식을 넘어서서 문제를 해결하기위한 컴퓨터 프로그램을 가르치고 싶어하는 데이터 과학자를 대상으로합니다 (문제를 해결) 표시 된 데이터와 큰 데이터 세트를 사용하지 않고. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    도서관 및 실행에 필요한 프로그래밍 언어를 설치하고 적용 Reinforcement Learning. 감독 된 학습 대신 피드백을 통해 배울 수있는 소프트웨어 에이전트를 만드십시오. 에이전트를 프로그래밍하여 의사 결정이 순서적이고 최종적 인 문제를 해결합니다. 인간이 배우는 방식과 비슷한 방식으로 배울 수있는 소프트웨어를 설계하는 데 지식을 적용하십시오.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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