コース概要

導入

  • 試行錯誤の対話を通じて現実世界の問題を解決する

適応学習システムと Artificial Intelligence (AI) を理解する。

エージェントが状態を認識する方法

エージェントに報酬を与える方法

ケーススタディ: Web サイト訪問者との対話

エージェントの環境を準備する

Reinforcement Learning アルゴリズムの詳細

値ベースのメソッドとポリシーベースのメソッド

Reinforcement Learning モデルの選択

Q ラーニング モデルフリー Reinforcement Learning アルゴリズムの使用

エージェントの設計

ケーススタディ: スマート アシスタント

エージェントを実稼働環境に接続する

エージェントのアクションの結果の測定

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • 強化学習に関する一般的な理解
  • 機械学習の経験
  • Javaプログラミング経験

観客

  • データサイエンティスト
  21 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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