Les formations Reinforcement Learning

Les formations Reinforcement Learning

Cours de formation de Reinforcement Learning dirigé par un formateur sur place en direct á Quebec.

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Plans de cours Reinforcement Learning

Nom du Cours
Durée
Aperçu
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Durée
Aperçu
21 hours
Reinforcement Learning (RL) est une zone d'IA (Intelligence artificielle) utilisée pour construire des systèmes autonomes (c'est-à-dire un agent qui apprend en interagissant avec leur environnement afin de résoudre un problème. RL a des applications dans des domaines tels que la robotique, les jeux, la modélisation des consommateurs, les soins de santé, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, et plus encore.

Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux scientifiques de données qui souhaitent créer et déployer un système, capable de prendre des décisions et de résoudre des problèmes du monde réel dans une organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Comprendre les relations et les différences entre Reinforcement Learning et l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage supervisé et non supervisé. Analyse un problème du monde réel et redefine le problème Reinforcement Learning Implémenter une solution à un problème du monde réel en utilisant Reinforcement Learning. Comprendre les différents algorithmes disponibles dans Reinforcement Learning et sélectionner le plus adapté pour le problème à la main.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
21 hours
Reinforcement Learning (RL) est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un programme informatique (agent) apprend à se comporter dans un environnement en effectuant les actions et en recevant des commentaires sur les résultats des actions. Pour chaque bonne action, l’agent reçoit un feedback positif, et pour chaque mauvaise action, l’agent reçoit un feedback négatif (penalty).

Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée à des scientifiques de données qui veulent aller au-delà des approches traditionnelles d'apprentissage automatique pour enseigner un programme informatique pour détecter les choses (solution de problèmes) sans l'utilisation de données étiquées et de grands ensembles de données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installer et appliquer les bibliothèques et les langues de programmation nécessaires à la mise en œuvre Reinforcement Learning. Créer un agent logiciel capable d’apprendre par le biais du feedback plutôt que par l’apprentissage supervisé. Programmer un agent pour résoudre des problèmes où la prise de décision est séquentielle et finite. Appliquer les connaissances à la conception de logiciels qui peuvent apprendre de manière similaire à la façon dont les humains apprennent.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
7 hours
This instructor-led, live training in Quebec (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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