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Deep Reinforcement Learning with Python

21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent apprendre les fondamentaux du Deep Reinforcement Learning en créant un agent d'apprentissage profond (Deep Learning Agent). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les concepts clés de l'apprentissage profond Reinforcement Learning et être capable de le distinguer de l'apprentissage automatique.
  • Appliquer des algorithmes Reinforcement Learning avancés pour résoudre des problèmes réels.
  • Construire un agent d'apprentissage profond.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

21 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent aller au-delà des approches traditionnelles d'apprentissage automatique pour apprendre à un programme informatique à comprendre des choses (résoudre des problèmes) sans utiliser de données étiquetées et d'ensembles de données volumineuses. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et appliquer les bibliothèques et le langage de programmation nécessaires à la mise en œuvre de Reinforcement Learning.
  • Créer un agent logiciel capable d'apprendre par rétroaction plutôt que par apprentissage supervisé.
  • Programmer un agent pour résoudre des problèmes où la prise de décision est séquentielle et finie.
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Reinforcement Learning with Java

21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent créer et déployer un système Reinforcement Learning, capable de prendre des décisions et de résoudre des problèmes concrets au sein d'une organisation. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les relations et les différences  ; entre Reinforcement Learning et l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage supervisé et non supervisé.
  • Analyser un problème du monde réel et le redéfinir en tant que problème Reinforcement Learning.
  • Mettre en œuvre une solution à un problème du monde réel en utilisant Reinforcement Learning.
  • Comprendre les différents algorithmes disponibles dans Reinforcement Learning et sélectionner celui qui convient le mieux au problème posé.
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Nos Clients témoignent (10)

exemples et exercices

Kamil
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python

Traduction automatique

The course is very interesting being the main focus nowdays

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

Helpful and good listener .. interactive

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

Toutes les informations présentées

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

Traduction automatique

Les exercices et les exemples donnés.

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

Traduction automatique

Les thèmes de l'apprentissage automatique.

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

Traduction automatique

L'attitude de l'enseignant

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

Traduction automatique

Les concepts enseignés étaient clairs, pratiques et très utiles pour se faire une idée de la manière d'utiliser ce sujet de l'IA et de la ML.

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

Traduction automatique

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
Formation - OptaPlanner in Practice

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