Präsentation

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"

Plan de estudios

Los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área de Informática. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente del mercado, el Relearning de TECH.

La visión más especializada y completa del mercado académico se encuentra en este temario de TECH”

Módulo 1. Reinforcement Learning

1.1. Optimización de las recompensas y la búsqueda de políticas

1.1.1. Algoritmos de optimización de recompensas
1.1.2. Procesos de búsqueda de políticas
1.1.3. Aprendizaje por refuerzo para optimizar las recompensas

1.2. OpenAI

1.2.1. Entorno OpenAI Gym
1.2.2. Creación de entornos OpenAI
1.2.3. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo en OpenAI

1.3. Políticas de redes neuronales

1.3.1. Redes neuronales convolucionales para la búsqueda de políticas
1.3.2. Políticas de aprendizaje profundo
1.3.3. Ampliación de políticas de redes neuronales

1.4. Evaluación de acciones: el problema de la asignación de créditos

1.4.1. Análisis de riesgo para la asignación de créditos
1.4.2. Estimación de la rentabilidad de los préstamos
1.4.3. Modelos de evaluación de créditos basados en redes neuronales

1.5. Gradientes de Política

1.5.1. Aprendizaje por refuerzo con gradientes de política
1.5.2. Optimización de gradientes de política
1.5.3. Algoritmos de gradientes de política

1.6. Procesos de decisión de Markov

1.6.1. Optimización de procesos de decisión de Markov
1.6.2. Aprendizaje por refuerzo para procesos de decisión de Markov
1.6.3. Modelos de procesos de decisión de Markov

1.7. Aprendizaje de diferencias temporales y Q-Learning

1.7.1. Aplicación de diferencias temporales en el aprendizaje
1.7.2. Aplicación de Q-Learning en el aprendizaje
1.7.3. Optimización de parámetros de Q-Learning

1.8. Implementación de Deep Q-Learning y variantes de Deep Q-Learning

1.8.1. Construcción de redes neuronales profundas para Deep Q-Learning
1.8.2. Implementación de Deep Q-Learning
1.8.3. Variaciones de Deep Q-Learning

1.9. Algoritmos de Reinforment Learning

1.9.1. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo
1.9.2. Algoritmos de aprendizaje por recompensa
1.9.3. Algoritmos de aprendizaje por castigo

1.10. Diseño de un entorno de aprendizaje por Refuerzo. Aplicación Práctica

1.10.1. Diseño de un entorno de aprendizaje por refuerzo
1.10.2. Implementación de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo
1.10.3. Evaluación de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo 

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y en solo 150 horas”

Universitätskurs in Reinforcement Learning.

Verstärkungslernen ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich damit beschäftigt, wie ein Agent lernen kann, in einer unsicheren und dynamischen Umgebung optimale Entscheidungen zu treffen. Reinforcement Learning wird in vielen Anwendungen eingesetzt, z. B. in der Robotik, in Prozesssteuerungssystemen, in Videospielen und in der Online-Werbung. An der TECH Technologischen Universität haben wir dieses spezialisierte Programm mit dem Ziel konzipiert, Techniken des maschinellen Lernens in einer Vielzahl von Bereichen zu entwickeln.

Verstärkungslernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es einem Agenten ermöglicht, Entscheidungen zu treffen, um eine Belohnung zu maximieren. Es handelt sich um einen Prozess, der von der Umgebung, der Strategie und der Belohnung beeinflusst wird und von Algorithmen des Verstärkungslernens ausgeführt wird. Es gibt zahlreiche Anwendungen in der Robotik, bei Prozesssteuerungssystemen, Videospielen und Online-Werbung. In unserem Universitätskurs lernen Sie die mathematischen und theoretischen Grundlagen des Verstärkungslernens kennen und erwerben ein praktisches Verständnis für seine Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für alle, die sich Fachkenntnisse aneignen und eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich aufbauen möchten.