Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python

48 участников

О чём курс

Вам нужен инструмент для решения задач принятия решений, где агент обучается на основе проб и ошибок — именно это разбирается через алгоритмы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Внутри курса вы пошагово пройдете путь от основ до реализации интеллектуальных агентов на языке Python. Вы узнаете, как работает Марковский процесс принятия решений, освоите методы динамического программирования и временных различий (TD), включая Q-Learning. Курс ориентирован на тех, кто хочет углубиться в машинное обучение и построение AI-систем, способных к автономному обучению в динамической среде.

Программа обучения

  • Введение в Reinforcement Learning
  • Математические основы и Марковские процессы принятия решений
  • Динамическое программирование (Policy Evaluation, Policy Iteration, Value Iteration)
  • Метод Монте-Карло для оценки ценности состояний
  • Методы временных различий (TD): SARSA и Q-Learning
  • Сравнение методов обучения агентов
  • Практическая реализация алгоритмов на Python
Складчина создана 24 февраля 2017 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 12

U Udemy Все материалы
80 ₽ 600 ₽