強化学習のトレーニングコース

強化学習のトレーニングコース

日本ライブ強化学習トレーニングコース。

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強化学習コース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
21 時間
Reinforcement Learning (RL) はAI(人工知能)の領域で、自主的なシステム(すなわち、そのエージェント")を構築するために使用され、問題を解決するために環境と相互作用することによって学びます。 RLは、ロボット、ゲーム、消費者モデリング、医療、サプライチェーン管理などの分野でアプリケーションを提供しています。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、組織内で決定を下し、現実の問題を解決できるシステムを構築し、導入したいデータ科学者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

Reinforcement Learningと機械学習、深い学習、監督され、監督されていない学習の間の関係と違いを理解する。 現実の問題を分析し、それを問題として再定義します。 現実の問題に対する解決策を実施する(0)。 [0 で利用可能な異なるアルゴリズムを理解し、問題に最適なアルゴリズムを選択します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
Reinforcement Learning (RL) は機械学習技術で、コンピュータプログラム(エージェント)は、行動を実行し、行動の結果についてフィードバックを受け取ることによって環境で行動することを学びます。 すべての良い行動に対して、エージェントはポジティブなフィードバックを受け、すべての悪い行動に対して、エージェントはネガティブなフィードバックを受け取る(罰金)。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、伝統的な機械学習アプローチを超えて行きたいデータ科学者を対象とし、物事(問題を解決する)を調べるためのコンピュータプログラムを教え、ラベル化されたデータや大きなデータセットを使用せずに。

このトレーニングの終了後、参加者は:

実施するために必要な図書館やプログラミング言語をインストールし、適用します。 監督された学習の代わりにフィードバックを通じて学ぶことができるソフトウェアエージェントを作成します。 エージェントをプログラムして、意思決定が順序的で最終的な問題を解決します。 人間が学ぶ方法に似た方法で学ぶことができるソフトウェアを設計するために知識を適用します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。
7 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to install, configure, customize, and implement OpenAI Gym to quickly develop reinforcement learning algorithms.

By the end of this training, participants will be able to build, develop, execute, and test reinforcement learning algorithms to optimize tasks and achieve maximum results.

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