Programa do Curso
Introdução
- Resolução de problemas do mundo real através de interacções de tentativa e erro
Compreender os Sistemas de Aprendizagem Adaptativa e Artificial Intelligence (AI).
Como os agentes percepcionam o estado
Como recompensar um agente
Estudo de caso: Interagir com os visitantes do sítio Web
Preparar o ambiente para o agente
Mergulho profundo nos algoritmos Reinforcement Learning
Métodos baseados no valor vs. métodos baseados na política
Seleção de um modelo Reinforcement Learning
Utilizar o algoritmo Q-Learning Model-Free Reinforcement Learning
Conceber o agente
Estudo de caso: Assistentes inteligentes
Interface do agente com um ambiente de produção
Medição dos resultados das acções dos agentes
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Compreensão geral da aprendizagem por reforço
- Experiência com aprendizado de máquina
- Java experiência em programação
Público
- Cientistas de dados
Declaração de Clientes (4)
All to topic actually including API
RODULFO ALMEDA JR - DATAWORLD COMPUTER CENTER
Curso - Introduction to JavaServer Faces
The contents and the exercises
Gangoso Kim Robert - Security Bank Corporation
Curso - Spring Boot for Beginners
interação através de exercícios e também da partilha de projectos
Claudiu - MSG system
Curso - Advanced Spring Boot
Machine Translated
The breadth of the topis covered was quite a bit and the trainer tried to do justice to that.