Cursos de Reinforcement Learning impartidos por instructor en vivo en Chile.
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Me gustan los ejemplos para explicar
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Aprender un nuevo idioma.
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Presentación del tema Temporizamiento del conoc
Aly Saleh - FAB banak Egypt
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servicial y buen oyecto. Interactivo
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
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Ahmed fue muy interactivo y no le importó responder a cualquier tipo de preguntas bien presentación y flujo suave del curso
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
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El curso es muy interesante ser el enfoque principal ahora Nowdays
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Las discusiones para ampliar nuestros horizontes
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Algunos de nuestros clientes
Programas de los cursos Reinforcement Learning
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
This instructor-led, live training in Chile (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 horas
Reinforcement Learning (RL) es una área de inteligencia artificial (AI) utilizada para construir sistemas autónomos (es decir, un "agent") que aprenden interactando con su entorno para resolver un problema. RL tiene aplicaciones en áreas como la robótica, el juego, la modelización del consumidor, la salud, la gestión de la cadena de suministro, y más.
Este entrenamiento dirigido por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean crear y implementar un sistema, capaz de tomar decisiones y resolver problemas del mundo real dentro de una organización.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Comprender las relaciones y diferencias entre Reinforcement Learning y el aprendizaje mecánico, el aprendizaje profundo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
Analizar un problema del mundo real y redefinirlo como Reinforcement Learning problema.
Implementar una solución a un problema del mundo real utilizando Reinforcement Learning.
Comprender los diferentes algoritmos disponibles en Reinforcement Learning y seleccionar el más adecuado para el problema en la mano.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
21 horas
Reinforcement Learning (RL) es una técnica de aprendizaje de máquina en la que un programa informático (agente) aprende a comportarse en un entorno realizando las acciones y recibiendo comentarios sobre los resultados de las acciones. Para cada buena acción, el agente recibe feedback positivo, y para cada mala acción, el agente recibe feedback negativo (penaltia).
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean ir más allá de los enfoques tradicionales de aprendizaje de máquina para enseñar un programa informático para descubrir las cosas (solución de problemas) sin el uso de datos etiquetados y grandes conjuntos de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Instalar y aplicar las bibliotecas y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
Crea un agente de software que sea capaz de aprender a través de los comentarios en lugar de a través de la aprendizaje supervisada.
Programar un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
Aplique el conocimiento a diseñar software que puede aprender de una manera similar a la de cómo los humanos aprenden.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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