Migliora le tue competenze in materia di Processi Decisionali di Markov o sull'Ottimizzazione dei Parametri di Q-Learning, grazie a TECH, la più grande università digitale del mondo”

Il Reinforcement Learning è considerato uno dei campi più promettenti dell'intelligenza artificiale per il futuro. La capacità di apprendere autonomamente da parte di una macchina è sempre più importante in un mondo in cui il volume dei dati è in costante aumento e la velocità del processo decisionale è fondamentale.

Per questo motivo, TECH ha creato un corso universitario in Reinforcement Learning con il quale cerca di fornire agli studenti le abilità e le competenze necessarie per poter svolgere il loro lavoro come specialisti, con la massima qualità possibile nel loro lavoro. Pertanto, nel corso del programma, verranno affrontati aspetti quali i modelli di Processi Decisionali di Markov, gli Algoritmi di Apprendimento per Rinforzo, i Gradienti di Politica o l'Ambiente OpenAI Gym.

Il tutto, attraverso una comoda modalità 100% online che permette agli studenti di organizzare i propri orari e i propri studi, combinandoli con gli altri interessi. Inoltre, questa specializzazione dispone del materiale teorico e pratico più completo del mercato, che facilita il processo di studio dello studente e gli consente di raggiungere gli obiettivi più impegnativi. 

Diventa un esperto in Reinforcement Learning in sole 6 settimane e con totale libertà di organizzazione”

Questo corso universitario in Reinforcement Learning possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Reinforcement Learning
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni sportive e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Migliora il tuo profilo professionale al massimo e raggiungi il successo in una delle aree più promettenti dell'Informatica grazie a TECH”

Il personale docente comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Approfondisci le Politiche di Apprendimento Profondo e gli Algoritmi di Apprendimento di Ricompensa comodamente da casa tua e in qualsiasi momento della giornata”

Accedi a tutti i contenuti sulla Valutazione di un algoritmo di Apprendimento per Rinforzo dal tuo Tablet, cellulare o computer”

L’obiettivo di questo corso universitario in Reinforcement Learning è quello di consentire allo studente di approfondire le proprie conoscenze in questo ambito. Un aggiornamento che permetterà agli studenti di svolgere il proprio lavoro con la massima efficacia possibile. Tutto ciò sarà possibile grazie a TECH e a una modalità 100% online che dà totale libertà di organizzazione di orari allo studente.

Iscriviti subito e approfondisci tutti gli aspetti essenziali del Reinforcement Learning, comodamente da casa tua o dal tuo ufficio”

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di apprendimento profondo per imparare automaticamente
• Esaminare i concetti chiave dell'Apprendimento Supervisionato e come si applicano ai modelli di rete neurale
• Analizzare il training, la valutazione e l'analisi dei modelli di reti neurali
• Approfondire i concetti chiave e le principali applicazioni deep learning
• Implementare e ottimizzare le reti neurali con Keras
• Sviluppare conoscenze specialistiche sulla formazione di reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per la formazione di reti profonde

Obiettivi specifici

• Utilizzare gradienti per ottimizzare la politica di un attore
• Valutare l'uso delle reti neurali per migliorare la precisione di un attore nel prendere decisioni
• Implementare diversi algoritmi di rinforzo per migliorare le prestazioni di un attore

Supera le tue aspettative più alte, grazie ad un programma unico con i materiali teorici e pratici più completi del mercato accademico”