Mit diesem 100%igen Online-universitätskurs werden Sie die innovativsten Algorithmen des Reinforcement Learning in Ihrer Arbeit einsetzen, um reale Probleme in Bereichen wie der Prozesssteuerung zu lösen"

Um qualitativ hochwertige Waren oder Dienstleistungen anbieten zu können, müssen Experten über Mechanismen verfügen, mit denen sie ihre Arbeitsweise erforschen und sowohl ihre Leistung als auch ihre Effizienz bewerten können. In diesem Sinne bietet ihnen die Schaffung von OpenAI-Umgebungen einen zugänglichen Rahmen, um intelligente Algorithmen zu entwickeln, zu testen und zu vergleichen. Solche Plattformen erleichtern das Experimentieren, indem sie Simulationen von realen Szenarien bereitstellen, in denen KI-Agenten interagieren und lernen können. Auf diese Weise können Spezialisten Systeme wie autonome Fahrzeuge oder Drohnen trainieren, bevor sie auf den Markt gebracht werden.

In diesem Zusammenhang führt TECH ein innovatives Programm zum Thema Reinforcement Learning ein. Die Studenten werden praktische Fähigkeiten erwerben, um die effizientesten Algorithmen zu entwickeln und die Politik der neuronalen Netze optimal auf ihre Projekte anzuwenden. Der Lehrplan wird sich mit Themen befassen, die von der Belohnungsoptimierung bis hin zur Handlungsbewertung und Gradientenoptimierung reichen. Darüber hinaus wird sich der Lehrplan mit Markov-Entscheidungsprozessen befassen, um die Studenten in die Lage zu versetzen, sequenzielle Entscheidungsprobleme unter Unsicherheit zu lösen. Zusätzlich wird die Fortbildung Fallstudien beinhalten, die die Kompetenzen der Studenten in Aspekten wie der Konstruktion von Deep Neural Networks für Deep Q-Learning erweitern.

Der Universitätsabschluss wird auf der revolutionären Relearning-Methode beruhen, für die die Universität Pionierarbeit geleistet hat. Dieses Lehrsystem besteht aus der kontinuierlichen Wiederholung der wichtigsten Konzepte, so dass die Studenten diese auf eine agile und natürliche Weise festigen können. Auf diese Weise müssen sie keine langen Lernstunden investieren oder auf mühsame traditionelle Techniken wie das Auswendiglernen zurückgreifen. Zweifellos ist dies eine einzigartige Gelegenheit, einen Studiengang bequem zu studieren. Die Studenten brauchen nur ein Gerät mit Internetzugang, um zu jeder Tageszeit die auf dem virtuellen Campus bereitgestellten Inhalte einzusehen.

Optimieren Sie die Q-Learning-Parameter an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt"

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

• Die Entwicklung 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
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt 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   

Möchten Sie tiefer in die Markov-Entscheidungsprozesse eintauchen?  Meistern Sie diesen mathematischen Rahmen mit diesem Universitätsabschluss in nur 6 Wochen"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte 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.

Sie werden Ihre Praxis mit den fortschrittlichsten Reward-Learning-Algorithmen bereichern und Agenten trainieren, um in dynamischen Umgebungen optimale Entscheidungen zu treffen"  

Mit dem Relearning-System von TECH werden Sie ein natürliches und flexibles intellektuelles Wachstum haben. Vergessen Sie das stundenlange Lernen!"

Dank dieser umfassenden und aktuellen Fortbildung werden die Absolventen über ein breites Verständnis von Reinforcement Learning verfügen. In diesem Sinne werden sie in der Lage sein, modernste Verfahren wie Markov-Entscheidungsprozesse oder Optimierungsmethoden mit neuronalen Netzen in ihre tägliche Praxis einzubinden. Darüber hinaus erwerben sie neue Fähigkeiten, um das Beste aus OpenAI-Plattformen herauszuholen und mit Simulationen von realen Umgebungen zu interagieren. Auf diese Weise können Fachleute Algorithmen der künstlichen Intelligenz in kontrollierten oder reproduzierbaren Situationen geschickt testen und bewerten. Ebenso werden Spezialisten hochinnovative Lösungen vorschlagen, um sich in boomenden Sektoren abzuheben.

Sie werden praktische Fähigkeiten entwickeln, um die erlernten theoretischen Konzepte auf reale Probleme in einer Vielzahl von Bereichen wie Robotik oder Videospiele anzuwenden"  

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
• Implementieren und Optimieren neuronaler Netze mit Keras
• Entwickeln von Fachwissen über das Training tiefer neuronaler Netze

Spezifische Ziele

• Verwenden von Gradienten zur Optimierung der Richtlinien eines Agenten
• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren verschiedener Boosting-Algorithmen zur Verbesserung der Leistung eines Agenten
• Analysieren der Optimierung und der Regularisierungsmechanismen, die für das Training Neuronaler tiefer Netze notwendig sind

Fallstudien und erklärende Videos bringen Sie auf produktive Weise näher an zur Schaffung von OpenAI-Umgebungen"