Reinforcement Learning на Python для начинающих

12 участников

О чём курс

Обучение с подкреплением (RL) позволяет создавать системы, способные принимать решения в условиях неопределенности — от управления финансовыми ресурсами до прогнозирования запасов и автоматизации в здравоохранении. В этом курсе вы освоите теорию RL и перейдете к практике: от процессов принятия решений Маркова до реализации алгоритмов Q-Learning с использованием Python и среды OpenAI Gym. Материал ориентирован на тех, кто хочет дополнить свой стек в Data Science навыками разработки целенаправленных AI-агентов. Вы пройдете путь от базовых математических концепций вероятности до написания собственного кода, что станет фундаментом для работы с продвинутыми моделями машинного обучения.

Программа обучения

  • Введение в обучение с подкреплением (RL) в Data Science
  • Теория вероятностей для RL
  • Марковские процессы принятия решений (MDP)
  • Основы Q-Learning
  • Практическое программирование в OpenAI Gym
  • Кейсы применения RL: от игр (AlphaGo Zero, OpenAI Five) до прогнозирования и рекомендательных систем
  • Модульные задания по кодированию и оценка навыков
Складчина создана 26 ноября 2020 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.
274 ₽ 999 ₽