Avec ce certificat 100% en ligne, vous développerez les algorithmes d'Apprentissage par Renforcement les plus innovants dans vos activités, en résolvant des problèmes du monde réel dans des domaines tels que le contrôle des processus”

Afin de fournir des biens ou des services de haute qualité, les experts doivent disposer de mécanismes qui leur permettent d'explorer leur fonctionnement et d'évaluer à la fois leur performance et leur efficacité. En ce sens, la création d'environnements OpenAI leur offre un cadre accessible pour développer, tester et comparer des algorithmes intelligents. Ces plateformes facilitent l'expérimentation en fournissant des simulations de scénarios du monde réel, où les agents d'IA peuvent interagir et apprendre. Les spécialistes peuvent ainsi former des systèmes tels que des véhicules autonomes ou des drones avant qu'ils ne soient lancés sur le marché.

Dans ce contexte, TECH lance un programme pionnier en Reinforcement Learning Grâce à ce programme, les étudiants acquerront des compétences pratiques pour développer les algorithmes les plus efficaces et appliquer de manière optimale les Politiques de Réseaux Neuraux à leurs projets. Le programme d'études se penchera sur des questions allant de l'optimisation des récompenses à l'évaluation des actions et à l'optimisation du gradient. En outre, le programme d'études se penchera sur les Processus Décisionnels de Markov afin de permettre aux diplômés de résoudre des problèmes de prise de décision séquentielle dans des cadres d'incertitude. En plus, la formation inclut des études de cas qui renforcent les compétences des étudiants dans certains aspects tels que la construction de Réseaux Neuronaux Profonds pour Deep Q-Learning.

Le diplôme universitaire sera basé sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, dont il est le pionnier. Ce système d'enseignement consiste en une réitération continue des concepts les plus importants, permettant aux étudiants de les consolider d'une manière agile et naturelle. Ainsi, ils n'auront pas besoin d'investir de longues heures d'étude ou de recourir à des techniques traditionnelles ardues telles que la mémorisation. Il s'agit sans aucun doute d'une occasion unique d'étudier un programme dans le confort. Il suffit aux étudiants de disposer d'un appareil avec accès à Internet pour consulter, à tout moment de la journée, les contenus hébergés sur le Campus Virtuel. 

Optimisez les paramètres de Q-Learning dans la meilleure université numérique du monde selon Forbes”

Ce ##ESTUDIO## en Reinforcement Learning contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Reinforcement Learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations sportives et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous souhaitez vous plonger dans les Processus de Décision de Markov? Maîtrisez ce cadre mathématique avec ce diplôme universitaire en seulement 6 semaines”

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Vous enrichirez votre pratique avec les Algorithmes d'Apprentissage par Récompense les plus avancés et formerez des agents qui prendront des décisions optimales dans des environnements dynamiques"

Avec le système Relearning de TECH, vous bénéficierez d'un développement intellectuel naturel et flexible. Oubliez les longues heures d'étude!"

Grâce à cette formation complète et actualisée, les diplômés auront une large compréhension de l'Apprentissage par Renforcement. En ce sens, ils seront en mesure d’intégrer dans leur pratique quotidienne des procédures de pointe telles que les Processus de Décision de Markov ou les méthodes d’optimisation des Réseaux Neuraux. En outre, ils acquerront de nouvelles compétences pour tirer le meilleur parti des plateformes OpenAI et interagir avec des simulations d'environnements réels. Ainsi, les professionnels testeront et évalueront habilement les algorithmes d'Intelligence Artificielle dans des situations contrôlées ou reproductibles. De même, les spécialistes proposeront des solutions hautement innovantes pour se démarquer dans des secteurs en plein essor. 

Vous développerez des compétences pratiques pour appliquer les concepts théoriques appris à des problèmes réels dans une variété de domaines, tels que la robotique ou les jeux vidéo”

Objectifs généraux

• Fondamentaliser les concepts clés des fonctions mathématiques et de leurs dérivés
• Appliquer ces principes aux algorithmes d'apprentissage profond pour apprendre automatiquement
• Examiner les concepts clés de l'Apprentissage Supervisé et la manière dont ils s'appliquent aux modèles de réseaux neuronaux
• Analyser la formation, l'évaluation et l'analyse des modèles de réseaux neuronaux
• Implémentation et optimisation des réseaux neuronaux avec Keras
• Développer une expertise dans l'entraînement des Réseaux Neuronaux Profonds

Objectifs spécifiques

• Utiliser les gradients pour optimiser la politique d'un agent
• Évaluer l'utilisation de Réseaux Neuronaux pour améliorer la précision des décisions d'un agent
• Mettre en œuvre différents algorithmes de stimulation pour améliorer les performances d'un agent
• Analyser les mécanismes d'optimisation et de régularisation nécessaires pour l'entraînement des Réseaux Neuronaux Profonds

Les études de cas et les vidéos pratiques vous rapprocheront de manière productive de la création d'environnements OpenAI”