Reinforcement Learning with Google Colab 培训
强化学习是机器学习的一个强大分支,其中代理通过与环境交互来学习最佳操作。本课程向参与者介绍高级强化学习演算法及其使用 Google Colab 的实现。参与者将使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 等流行的库来创建能够在动态环境中执行决策任务的智慧代理。
这种由讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望使用 Google Colab 加深对强化学习及其在 AI 开发中实际应用的理解的高级专业人士。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解强化学习演算法的核心概念。
- 使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 实现强化学习模型。
- 开发通过反复试验学习的智慧代理。
- 使用 Q 学习和深度 Q 网路 (DQN) 等高级技术优化代理的性能。
- 使用 OpenAI Gym 在模拟环境中训练代理。
- 为实际应用程式部署强化学习模型。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
介绍 Reinforcement Learning
- 什么是强化学习?
- 关键概念:代理、环境、状态、操作和奖励
- 强化学习的挑战
勘探和开发
- 平衡 RL 模型中的探索和开发
- 探索策略:epsilon-greedy、softmax 等
Q-Learning 和深度 Q-Networks (DQN)
- Q-learning 简介
- 使用 TensorFlow 实现 DQN
- 使用体验重放和目标网路优化 Q 学习
基于策略的方法
- 策略梯度演算法
- REINFORCE 演算法及其实现
- Actor-critic 方法
使用 OpenAI 健身房
- 在 OpenAI Gym 中设置环境
- 在动态环境中类比代理
- 评估代理性能
高级 Reinforcement Learning 技术
- 多智慧体强化学习
- 深度确定性策略梯度 (DDPG)
- 近端策略优化 (PPO)
部署 Reinforcement Learning 模型
- 强化学习的实际应用
- 将 RL 模型整合到生产环境中
总结和后续步骤
要求
- Python 个程式设计经验
- 对深度学习和机器学习概念有基本的了解
- 了解强化学习中使用的演算法和数学概念
观众
- 数据科学家
- 机器学习从业者
- AI 研究人员
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客户评论 (4)
非常友好和乐于助人
Aktar Hossain - Unit4
课程 - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
机器翻译
手动无服务器设置。另外,我没有 Idea sls Web 控制台出口,这很好。
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
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机器翻译
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
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Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
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- 实施 CloudFormation 范本以自动化基础设施管理。
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- 使用 MQTT 与云端进行物联网设备通信的基础知识。
- 使用 MQTT (AWS IoT Core) 将 IoT 设备连接到 AWS。
- 将 AWS IoT 内核与 AWS Lambda 功能连接,用于计算和数据存储。
- 连接具有 AWS IoT 核心和简单数据通信的Raspberry PI。
- 警报和事件
- 感测器校准
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
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- 使用 MQTT (AWS IoT Core) 将 IoT 设备连接到 AWS。
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14 小时这种讲师指导的 中国现场或远程现场培训 )面向希望使用 OpenFaas 创建、构建、测试、调试和部署事件驱动功能的开发人员,而无需担心管理底层伺服器基础设施。
在本次培训结束时,参与者将能够:
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- 与 AWS Lambda 去耦以避免锁定。
- 将事件驱动型功能部署到本地伺服器或云。
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14 小时这个由 讲师指导的 中国 现场培训(在线或现场)面向希望使用 OpenMP 开发并行应用程式的软体工程师。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解并使用 OpenMP 中的 Fortran 并行程式设计。
- 并行计算分形以渲染多个像素和字元。
- 使用 HPC 系统的 SIMD 扩展实现向量程式设计。
- 添加用于指定共用记忆体并行度的 parallel 块。
Serverless Framework for Developers
14 小时这种讲师指导的现场培训 在 中国(现场或远端)进行,面向希望在AWS和其他云平台上使用 Serverless Framework 来创建和部署微服务应用程式的开发人员。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 设置 Serverless Framework 以使用计算服务,例如 AWS Lambda。
- 降低在不同云平台上部署微服务的复杂性和成本。
- 自动发出和捕获事件并执行函数。
Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 小时这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望利用无服务器方法在Kubernetes中构建企业应用程序的开发人员和DevOps工程师。
在培训结束时,参与者将能够:
- 设置和配置 Kubernetes 系统,以开始使用无服务器架构进行开发。
- 了解无服务器环境的基础概念和原则。
- 运行无服务器开发所需的工具链,并将其与 Kubernetes 组件集成。
- 练习他们的 Python 编程语言技能,并将其应用于实现 无服务器系统。
- 保护通过 Kubernetes 上的无服务器框架部署的企业应用程序。
- 利用现代云计算方法优化 DevOps 任务处理工作流。