Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python
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
Другие материалы школы 12
U Udemy Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Это не розничная цена — это ваш взнос в складчину. Мы собираем группу участников и делим между ними стоимость официального доступа: каждый платит только свою долю, а получает весь материал. Чем больше участников, тем меньше взнос. После того как сумма собрана, мы оформляем официальный доступ и раздаём материалы всем, кто участвовал.
Нажмите кнопку «Получить доступ» на этой странице и следуйте инструкциям. Вас переведёт на форму оплаты — доступны все современные способы (карта, СБП, электронные кошельки). После оплаты на почту придёт письмо с доступом: материалы выдаются в разделе «Мои складчины» на нашем основном сайте skladchik.org. Учтите: в России skladchik.org открывается только через ускоритель интернета (VPN) — настроить его можно за пару минут по инструкции на skladchik-kak-voiti.online.
Да, конечно. Все материалы — видео, PDF, дополнительные файлы — можно скачать к себе на компьютер и пользоваться ими сколько угодно, без ограничений по времени. Ссылки остаются активными в вашей библиотеке «Мои складчины».