Чему вы научитесь
- Оценивать применимость алгоритмов обучения с подкреплением к решению поставленной задачи
- Формулировать задачи оптимизации в терминах обучения с подкреплением
- Применять классические алгоритмы глубокого обучения с подкреплением и их модификации для решения задач оптимизации
- Разрабатывать модификации алгоритмов обучения с подкреплением, позволяющие эффективнее решать поставленные задачи
О курсе
Курс рассказывает о различных алгоритмах глубокого обучения с подкреплением, и включает в себя как основные понятия и классические алгоритмы RL, так и обзор важных поднаправлений в области обучения с подкреплением.
Для кого этот курс
Курс предназначен для слушателей, знакомых с машинным обучением и глубоким обучением, а также имеющих базовые навыки обучения нейронных сетей и решения задач машинного обучения.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса необходимо уверенно владеть языком разработки Python и фреймворком для обучения нейронных сетей PyTorch.
Преподаватели курса
8 057
Как проходит обучение
видео-лекции, тесты на усвоение материала, практические задания
Что вы получите
- Навыки, необходимые для применения обучения с подкреплением к решению прикладных задач
- Знания, необходимые для разработки модификаций алгоритмов обучения с подкреплением
- Опыт реализации и обучения классических алгоритмов обучения с подкреплением
Нагрузка
3-4 часа в неделю