Cursos de Aprendizaje de refuerzo profundo con Python

El aprendizaje de refuerzo profundo se refiere a la capacidad de un "agente artificial" para aprender por prueba y error y recompensas y castigos. Un agente artificial tiene como objetivo emular la capacidad de un ser humano de obtener y construir conocimiento por sí mismo, directamente a partir de insumos crudos como la visión. Para lograr un aprendizaje reforzado, se utilizan redes neuronales y de aprendizaje profundo. El aprendizaje de refuerzo es diferente del aprendizaje automático y no depende de enfoques de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático
• Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real
• Crear un agente de aprendizaje profundo

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato de la carrera

• Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica