
Cursos de Reinforcement Learning guiados por instrutor ao vivo no Portugal.
Declaração de Clientes
Eu gosto de exemplos para explicar
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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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Assunto de apresentação de assunto Timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
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Último e bom ouvinte ... Interativo
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
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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
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O curso é muito interessante ser o foco principal a dormir
mohamed taher - FAB banak Egypt
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As discussões para ampliar nossos horizontes
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Programa de curso Reinforcement Learning
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 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
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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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