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Deep Reinforcement Learning with Python

21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (no local ou remoto) é destinado 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 Agent. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Compreender os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e ser capaz de distingui-lo do Machine Learning.
  • Aplicar algoritmos avançados de Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real.
  • Construir um agente de Deep Learning.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além das abordagens tradicionais de aprendizado de máquina para ensinar um programa de computador a descobrir coisas (resolver problemas) sem o uso de dados rotulados e grandes conjuntos de dados. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e aplicar as bibliotecas e a linguagem de programação necessárias para implementar Reinforcement Learning.
  • Criar um agente de software que seja capaz de aprender através de feedback em vez de aprender de forma supervisionada.
  • Programar um agente para resolver problemas em que a tomada de decisão é sequencial e finita.
  • Aplicar o conhecimento para projetar software que pode aprender de uma forma semelhante à forma como os seres humanos aprendem.
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Reinforcement Learning with Java

21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam criar e implantar um sistema Reinforcement Learning, capaz de tomar decisões e resolver problemas do mundo real dentro de uma organização. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Compreender as relações e diferenças  entre Reinforcement Learning e aprendizado de máquina, aprendizado profundo, aprendizado supervisionado e não supervisionado.
  • Analisar um problema do mundo real e redefini-lo como Reinforcement Learning problema.
  • Implementar uma solução para um problema do mundo real usando Reinforcement Learning.
  • Compreender os diferentes algoritmos disponíveis em Reinforcement Learning e selecionar o mais adequado para o problema em causa.
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Declaração de Clientes (10)

exemplos e exercícios

Kamil
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python

Machine Translated

The course is very interesting being the main focus nowdays

mohamed taher - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Helpful and good listener .. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Todas as informações apresentadas

Jose Victor - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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Os exercícios e exemplos apresentados.

Marcos - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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Os temas do Machine Lerning.

Víctor Edgar - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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A atitude do professor

Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Machine Translated

Os conceitos ensinados foram claros, práticos e muito úteis para ter uma ideia de como utilizar este tópico de IA e ML.

Miguel - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.

Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Curso - OptaPlanner in Practice

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Reinforcement Learning Consultoria
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