Reinforcement Learning на Python для начинающих
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
Отзывов 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».