Cursos de Reinforcement Learning guiados por instrutor ao vivo no Portugal.
Declaração de Clientes
Eu gosto de exemplos para explicar
AUO友达光电（苏州）有限公司
Curso: OptaPlanner in Practice
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informações
Amr Alaa - FAB banak Egypt
Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Aprender nova língua.
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Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Assunto de apresentação de assunto Timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Último e bom ouvinte ... Interativo
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Ahmed foi muito interativo e não se importou respondendo qualquer tipo de perguntas bem a apresentação e fluxo suave do curso
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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O curso é muito interessante ser o foco principal a dormir
mohamed taher - FAB banak Egypt
Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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As discussões para ampliar nossos horizontes
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Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Programa de curso Reinforcement Learning
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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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:
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.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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7 horas
This instructor-led, live training in Portugal (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to install, configure, customize, and implement OpenAI Gym to quickly develop reinforcement learning algorithms.
By the end of this training, participants will be able to build, develop, execute, and test reinforcement learning algorithms to optimize tasks and achieve maximum results.
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Fundamentals of Reinforcement Learning
2022-06-14 09:30
21 horas
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2022-06-14 09:30
21 horas
OpenAI Gym
2022-06-20 09:30
7 horas
OpenAI Gym
2022-06-20 09:30
7 horas
Reinforcement Learning with Java
2022-06-29 09:30
21 horas
Consultoria
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