通过这门 100% 在线大学课程，您将在工作中开发最具创新性的强化学习算法，解决过程控制等领域的现实问题”

为了提供高质量的商品或服务，专家需要拥有可支配的机制来探索其运作并评估其绩效和有效性。从这个意义上说，在 OpenAI 中创建环境为他们提供了一个可访问的框架来开发、测试和比较智能算法。此类平台通过提供现实场景的模拟来促进实验，人工智能代理可以在其中进行交互和学习。因此，专家可以在自动驾驶汽车或无人机等系统投放市场之前对其进行培训。

在此背景下， TECH 推出了一项开创性的强化学习计划。通过这种方式，学生将获得开发最有效算法的实践技能，并以最佳方式将神经网络策略应用到他们的项目中。该课程将深入探讨从奖励优化到行动评估和梯度优化等问题。反过来，课程大纲将深入研究马尔可夫决策过程，以便毕业生能够在不确定性框架下解决序列决策问题。此外，培训还将包括案例研究，以提高学生在为深度Q学习构建深度神经网络等方面的能力。 

大学学位将基于革命性的再学习方法，它是该方法的先驱。这种教学体系包括不断重复最优秀的概念，让学生以灵活、自然的方式巩固它们。这样，他们就不需要投入长时间的学习或诉诸艰巨的传统技术，例如记忆。毫无疑问，这是一个舒适地参加课程的独特机会。学生只需拥有可访问互联网的设备即可在一天中的任何时间查看虚拟校园上托管的内容。 

根据《福布斯》杂志，优化世界上最好的数字大学的 Q-Learning 参数”  

这个强化学习大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 强化学习专家呈现实战案例开发
• 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 特别强调创新方法论 
• 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容

您想深入研究马尔可夫决策过程吗？在短短 6 周内通过大学学位掌握这个数学框架”

该计划的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。 

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。 

该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。  

您将通过最先进的奖励学习算法丰富您的实践，并训练在动态环境中做出最佳决策的代理"

借助技术再学习系统，您将获得自然而灵活的智力成长。忘记投入长时间的学习吧！"

通过这种完整且更新的培训，毕业生将对强化学习有广泛的了解。从这个意义上说，他们将能够将马尔可夫决策过程或神经网络优化方法等尖端程序融入到他们的日常实践中。此外，他们还将获得新技能，以充分利用 OpenAI 平台并与现实环境的模拟进行交互。因此，专业人员将在受控或可重复的情况下熟练地测试和评估人工智能算法。同样，专家将提出高度创新的解决方案，以在蓬勃发展的行业中脱颖而出。 

您将培养实践技能，将学到的理论概念应用于各个领域（例如机器人或视频游戏）的现实问题”

总体目标

• 从根这个上掌握数学函数及其导数的关键概念
• 将这些原则应用于深度学习算法，以实现自动学习
• 研究监督学习的关键概念以及它们如何应用于神经网络模型
• 讨论神经网络模型的训练、评估和分析
• 用 Keras 实现和优化神经网络
• 发展关于深度神经网络训练的专门知识

具体目标

• 使用梯度来优化代理的策略
• 评估使用神经网络来提高代理人的决策准确性
• 实施不同的强化算法以提高代理的性能
• 分析深度神经网络训练所需的优化和正则化机制

案例研究和解释视频将为您带来创建 OpenAI 环境的高效方法”