Cursos de Reinforcement Learning guiados por instrutor ao vivo no Portugal.
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As trocas informais que tivemos durante as palestras realmente me ajudaram a aprofundar minha compreensão do assunto
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Programa de curso Reinforcement Learning
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
21 horas
Deep Reinforcement Learning refere-se à capacidade de um "agente artificial" de aprender por tentativa e erro e recompensas e punições. Um agente artificial visa imitar a capacidade humana de obter e construir conhecimento por conta própria, diretamente de insumos brutos, como a visão. Para realizar o aprendizado por reforço, o aprendizado profundo e as redes neurais são usados. O aprendizado por reforço é diferente do aprendizado de máquina e não depende de abordagens de aprendizado supervisionado e não supervisionado.Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (online ou no local) destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos do Deep Reinforcement Learning à medida que avançam na criação de um Deep Learning Agente.No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Entenda os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e seja capaz de distingui-lo de Machine Learning. Aplicar algoritmos avançados Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real. Construa um Deep Learning Agente.
- Palestra e discussão interativa. Muitos exercícios e prática. Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
21 horas
Reinforcement Learning (RL) é uma área de AI (Inteligência Artificial) usada para construir sistemas autônomos (por exemplo, um "agente") que aprende interagindo com o seu ambiente para resolver um problema. RL tem aplicações em áreas como robótica, jogos, modelagem de consumidores, cuidados de saúde, gerenciamento de cadeia de abastecimento, e muito mais.
Este instrutor-led, treinamento ao vivo (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam criar e implementar um sistema, capaz de tomar decisões e resolver problemas do mundo real dentro de uma organização.
No final do curso, os participantes poderão:
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Entender as relações e diferenças entre Reinforcement Learning e aprendizagem de máquina, aprendizagem profunda, aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
Analise um problema do mundo real e redefine-o como Reinforcement Learning problema.
Implementar uma solução para um problema do mundo real usando Reinforcement Learning.
Compreenda os diferentes algoritmos disponíveis em Reinforcement Learning e selecione o mais adequado para o problema à mão.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
21 horas
Reinforcement Learning (RL) é uma técnica de aprendizagem de máquina na qual um programa de computador (agente) aprende a se comportar num ambiente, realizando as ações e recebendo feedback sobre os resultados das ações. Para cada ação boa, o agente recebe feedback positivo, e para cada ação ruim, o agente recebe feedback negativo (penaltia).
Este instrutor-led, treinamento ao vivo (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam ir além de abordagens tradicionais de aprendizagem de máquina para ensinar um programa de computador para descobrir coisas (resolver problemas) sem o uso de dados etiquetados e grandes conjuntos de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
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Instalar e aplicar as bibliotecas e linguagens de programação necessárias para implementar Reinforcement Learning.
Crie um agente de software capaz de aprender através de feedback em vez de através de aprendizagem supervisionada.
Programar um agente para resolver problemas onde a tomada de decisão é seqüencial e finita.
Aplique o conhecimento para projetar software que pode aprender de maneira semelhante à forma como os humanos aprendem.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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