Con questo corso universitario 100% online, svilupperai nel tuo lavoro i più innovativi algoritmi di Reinforcement Learning, risolvendo problemi reali in campi come il controllo di processo"

Per fornire beni o servizi di alta qualità, gli esperti devono avere a disposizione meccanismi per esplorarne il funzionamento e valutarne le prestazioni e l'efficacia. In questo senso, la creazione di ambienti in OpenAI fornisce un quadro accessibile per sviluppare, testare e confrontare algoritmi intelligenti. Tali piattaforme facilitano la sperimentazione fornendo simulazioni di scenari reali, in cui gli agenti di intelligenza artificiale possono interagire e imparare. Di conseguenza, gli specialisti possono addestrare sistemi come veicoli autonomi o droni prima che vengano lanciati sul mercato.

In questo contesto, TECH ha creato un programma pionieristico in Reinforcement Learning. Grazie a questo corso, gli studenti acquisiranno competenze pratiche per sviluppare gli algoritmi più efficienti e applicare in modo ottimale le politiche delle reti neurali ai loro progetti. Il piano di studi approfondirà temi che vanno dall'ottimizzazione delle ricompense alla valutazione delle azioni e all'ottimizzazione dei gradienti. Allo stesso tempo, il programma di studio approfondirà i processi decisionali di Markov con l'obiettivo di risolvere problemi decisionali sequenziali in contesti di incertezza.  Inoltre, la formazione includerà casi di studio che rafforzeranno le competenze degli studenti in aspetti quali la costruzione di reti neurali profonde per Deep Q-Learning.

Il titolo si baserà sulla rivoluzionaria metodologia del Relearning, di cui è pioniera. Questo sistema di insegnamento consiste nella continua ripetizione dei concetti più importanti, permettendo agli studenti di consolidarli in modo agile e naturale. In questo modo, non avranno bisogno di investire lunghe ore di studio o di ricorrere ad ardue tecniche tradizionali come la memorizzazione. Senza dubbio, un'opportunità unica di perseguire un programma con comodità. Sarà necessario solamente un dispositivo elettronico dotato di accesso a internet per poter visualizzare i contenuti ospitati sulla piattaforma virtuale in qualsiasi momento della giornata. 

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

• Lo 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 mobile dotato di connessione a internet

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Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, 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 su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.  

Arricchisci la tua pratica con algoritmi di apprendimento a ricompensa all'avanguardia e addestrerai gli agenti a prendere decisioni ottimali in ambienti dinamici"

Con il sistema Relearning di TECH avrai una crescita intellettuale naturale e flessibile. Dimentica le lunghe ore di studio"

Grazie a questa formazione completa e aggiornata, i professionisti avranno un'ampia conoscenza dell'apprendimento per rinforzo. In questo senso, saranno in grado di incorporare procedure all'avanguardia come i processi decisionali di Markov o i metodi di ottimizzazione delle reti neurali nella loro pratica quotidiana. Inoltre, acquisiranno nuove competenze per sfruttare al meglio le piattaforme OpenAI e interagire con simulazioni di ambienti reali.  In questo modo, i professionisti potranno testare e valutare abilmente gli algoritmi di IA in situazioni controllate o riproducibili. Gli specialisti proporranno anche soluzioni altamente innovative per distinguersi nei settori in espansione. 

Svilupperai competenze pratiche per applicare i concetti teorici appresi a problemi reali in una varietà di campi, come la robotica o i videogiochi"  

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 l'addestramento, la valutazione e l'analisi dei modelli di reti neurali
• Implementare e ottimizzare le reti neurali con Keras
• Sviluppare conoscenze specialistiche sull'addestramento delle reti neurali 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
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per l'addestramento delle reti neurali neurali profonde

Casi di studio e video esplicativi ti avvicineranno produttivamente alla creazione di ambienti OpenAI"