Verbessern Sie Ihre Kenntnisse über Markov-Entscheidungsprozesse oder Q-Learning-Parameter-Optimierung dank TECH, der größten digitalen Universität der Welt"

Reinforcement Learning gilt als einer der vielversprechendsten Bereiche der künstlichen Intelligenz für die Zukunft. Die Fähigkeit einer Maschine, selbständig zu lernen, wird in einer Welt, in der die Datenmenge immer größer wird und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung entscheidend ist, immer wichtiger.

Aus diesem Grund hat TECH einen universitätskurs in Reinforcement Learning entwickelt, der den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen vermitteln soll, damit sie ihre Arbeit als Spezialisten mit der höchstmöglichen Qualität ausführen können. So werden in diesem Programm Aspekte wie Markov-Entscheidungsprozess-Modelle, Algorithmen des Reinforcement Learning, Gradienten-Richtlinie oder die OpenAI Gym-Umgebung behandelt.

All dies geschieht über einen bequemen 100%igen Online-Modus, der den Studenten ermöglicht, ihre Stundenpläne und Studium zu organisieren und mit ihren anderen Interessen zu kombinieren. Darüber hinaus verfügt dieser Studiengang über das vollständigste theoretische und praktische Material auf dem Markt, was den Lernprozess der Studenten erleichtert und ermöglicht, die anspruchsvollsten Ziele zu erreichen.

Werden Sie in nur 6 Wochen zum Experten in Reinforcemente Learning und das bei völliger Organisationsfreiheit"

Dieser universitätskurs in Reinforcement Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Reinforcement Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Verbessern Sie Ihr berufliches Profil und erzielen Sie dank TECH Erfolge in einem der vielversprechendsten Bereiche des Informatik-Sektors"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Vertiefen Sie sich in die Richtlinien des Tiefen Lernens und die Algorithmen des verstärkenden Lernens bequem von zu Hause aus und zu jeder Tageszeit"

Sie können alle Inhalte zur Bewertung eines Algorithmus des verstärkenden Lernens auf Ihrem Tablet, Handy oder Computer abrufen"

Das letztendliche Ziel dieses Universitätskurses in Reinforcement Learning ist, dass der Student eine optimale Aktualisierung seiner Kenntnisse in diesem Bereich erwirbt. Eine Aktualisierung, die dem Studenten die Möglichkeit gibt, seine Arbeit so effektiv wie möglich auszuführen. All dies dank TECH und einem 100%igen Online-Modus, der dem Studenten völlige Freiheit bei der Organisation und der Zeitplanung gibt.

Schreiben Sie sich jetzt ein und lernen Sie alles Wesentliche über Reinforcement Learning, ganz bequem von zu Hause oder vom Arbeitsplatz aus"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der zentralen Konzepte von mathematischen Funktionen und deren Ableitungen
• Anwenden dieser Prinzipien auf Deep-Learning-Algorithmen für das automatische Lernen
• Untersuchen der wichtigsten Konzepte des überwachten Lernens und wie sie auf Modelle neuronaler Netze angewendet werden
• Untersuchen des Trainings, der Bewertung und der Analyse von Modellen neuronaler Netze
• Verstehen der zentralen Konzepte und Hauptanwendungen des Deep Learning
• Implementieren und Optimieren neuronaler Netze mit Keras
• Entwickeln von Fachwissen über das Training tiefer neuronaler Netze
• Analysieren der Optimierung und der Regularisierungsmechanismen, die für das Training tiefer Netze notwendig sind

Spezifische Ziele

• Verwenden von Gradienten, um die Strategie eines Agenten zu optimieren
• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren von verschiedenen Boosting-Algorithmen, um die Leistung eines Agenten zu verbessern

Übertreffen Sie Ihre höchsten Erwartungen, dank eines einzigartigen Programms mit dem vollständigsten theoretischen und praktischen Material auf dem akademischen Markt"