在线或现场，讲师指导的现场强化学习培训课程通过交互式动手实践演示如何创建和部署强化学习系统。
强化学习培训以“在线现场培训”或“现场现场培训”的形式提供。在线实时培训（又名“远程实时培训”）通过交互式
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客户评论
他给我们的例子。
JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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实验
JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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介绍的练习和示例。
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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机器勒宁的主题。
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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老师的态度
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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所教授的概念清晰，实用，并且有助于了解如何使用AI和ML这个主题。
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
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讲师的经验和知识。
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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也许是一些练习。
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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做法之一
JONATHAN MARIANO, si
课程: Artificial Intelligence (AI) for Managers
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教师学科的知识和处理
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
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创新，因为它是我们已经生活的东西。
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
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Reinforcement Learning Course Outlines
课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
21小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
- Build a Deep Learning Agent.
21小时
Reinforcement Learning (RL) 是人工智能(人工智能)的区域,用于建立自主系统(即一个“代理人”),通过与环境互动学习,以解决问题。 RL在机器人、游戏、消费者模型、医疗保健、供应链管理等领域拥有应用。
由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在为希望在组织内创建和部署一个能够做出决策和解决现实世界问题的系统的数据科学家。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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了解 Reinforcement Learning 和机器学习,深度学习,监督和未监督的学习之间的关系和差异。
分析现实世界问题,并将其重新定义为 Reinforcement Learning问题。
實施一個解決現實世界問題使用 Reinforcement Learning.
了解在 Reinforcement Learning 中可用的不同算法,并选择最适合问题的一个。
-
互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
21小时
Reinforcement Learning (RL) 是一种机器学习技术,计算机程序(代理人)通过执行行动并收到对行动结果的反馈来学习如何在环境中行事。 对于每一个好行为,代理人都会得到积极的反馈,而对于每一个坏行为,代理人都会得到负面反馈(罚款)。
这个导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向
在本研讨会结束后,参与者将能够:
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安装并应用需要实施的图书馆和编程语言(0)。
创建一个能够通过反馈而不是通过监督学习的软件代理人。
编程一个代理人解决问题,在决策是序列和终端。
应用知识设计软件,可以以类似于人类如何学习的方式学习。
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互动讲座和讨论。
很多练习和练习。
在现场实验室环境中进行手动实施。
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要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
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