Devenez un leader dans le domaine de l'apprentissage par renforcement et créez des solutions innovantes et efficaces dans divers domaines. ¡Rejoignez l'avenir de la technologie et de l'innovation!”

L'apprentissage par renforcement est fondamental pour la création de solutions innovantes et efficaces dans divers domaines. Elle est utilisée en robotique pour créer des systèmes de contrôle des mouvements et en intelligence artificielle pour améliorer la prise de décision. Il est également utilisé dans le développement de jeux vidéo et dans l'optimisation de l'efficacité énergétique des bâtiments. En outre, il offre aux ingénieurs la possibilité de développer des compétences hautement spécialisées recherchées par l'industrie, telles que l'optimisation du gradient des politiques, la création d'environnements OpenAI, l'évaluation des crédits basée sur des réseaux neuronaux et la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage par renforcement.

Le diplôme en apprentissage par renforcement répond aux besoins actuels de l'industrie et de la technologie en matière d'apprentissage par renforcement. Ce domaine est fondamental pour la création d'algorithmes qui optimisent les résultats, offrant des avantages concurrentiels aux entreprises qui intègrent son application. L'optimisation du gradient de la politique, qui est utilisée pour optimiser les politiques des réseaux neuronaux, est également enseignée. C'est pourquoi ce diplôme universitaire a été conçu pour offrir aux ingénieurs la possibilité de développer des compétences théoriques et pratiques afin de résoudre des problèmes complexes et de créer des solutions innovantes.

Le programme d'apprentissage par le renforcement est dispensé dans un format 100 % en ligne, ce qui permet aux étudiants d'apprendre à leur propre rythme et selon leur emploi du temps. La méthodologie Relearning est utilisée pour fournir une expérience d'apprentissage efficace et unique.Les étudiants ont accès aux environnements OpenAI, ce qui leur permet d'expérimenter et d'apprendre la création de tels environnements et l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement.L'apprentissage Q et l'apprentissage par différence temporelle sont au cœur de l'apprentissage par renforcement et sont abordés tout au long du programme.

Il s'agit d'un programme qui offre une expérience d'apprentissage unique et efficace, dispensée dans un format 100 % en ligne et utilisant la méthodologie du  Relearning. Cela permet aux étudiants de répartir la charge d'enseignement en fonction de leur emploi du temps et de la combiner avec d'autres aspects de leur vie. En outre, vous aurez accès à un campus virtuel rempli de contenus théoriques, pratiques et complémentaires qui faciliteront l'intégration des connaissances et auxquels vous pourrez accéder 24 heures sur 24, 365 jours par an.

Vous obtiendrez un diplôme universitaire reconnu qui augmentera vos possibilités d'emploi et vos salaires”

Ce Certificat en Reinforcement Learning contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts de Reinforcement learning
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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 apprendrez de manière autonome et en collaboration, en utilisant une variété de ressources, depuis les cours magistraux et les vidéos jusqu'aux tutoriels et aux projets pratiques”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer 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 Mastère Spécialisé. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Vous aurez accès à des projets pratiques et stimulants qui vous permettront d'appliquer vos connaissances et de démontrer vos compétences"

La méthodologie de Relearning vous permettra de consolider et d'appliquer vos connaissances de manière efficace et efficiente"

Le programme du diplôme en apprentissage par renforcement est le plus pointu du paysage académique actuel. Il aborde des sujets pertinents dans le domaine de l'apprentissage par renforcement, tels que l'optimisation du gradient de la politique, l'évaluation des crédits basée sur les réseaux neuronaux et la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. Tout au long du programme, l'approche théorique est combinée à l'application pratique des connaissances acquises dans des projets stimulants et des applications réelles, ce qui permet aux étudiants d'acquérir une compréhension profonde et approfondie des concepts et des techniques de l'apprentissage par renforcement.

Un programme d'études qui vous permettra d'acquérir des compétences hautement spécialisées qui sont appréciées dans l'industrie”

Module 1. Reinforcement Learning

1.1. Optimisation des récompenses et recherche de politiques

1.1.1. Algorithmes d'optimisation des récompenses
1.1.2. Processus de recherche de politiques
1.1.3. Apprentissage par renforcement pour l'optimisation des récompenses

1.2. OpenAI

1.2.1. Environnement OpenAI Gym
1.2.2. Création d'environnements OpenAI
1.2.3. Algorithmes d'apprentissage par renforcement OpenAI

1.3. Politiques des réseaux neuronaux

1.3.1. Réseaux neuronaux convolutionnels pour la recherche de politiques
1.3.2. Politiques d'apprentissage profond
1.3.3. Extension des politiques de réseaux neuronaux

1.4. Évaluation des actions : le problème de l'allocation des crédits

1.4.1. Analyse de risque pour l'allocation de crédit
1.4.2. Estimation de la rentabilité des crédits
1.4.3. Modèles d'évaluation du crédit basés sur des réseaux neuronaux

1.5. Gradients de politique

1.5.1. Apprentissage par renforcement avec gradients de politique
1.5.2. Optimisation du gradient de politique
1.5.3. Algorithmes de gradient de politique

1.6. Processus de décision de Markov

1.6.1. Optimisation des processus de décision de Markov
1.6.2. Apprentissage par renforcement pour les processus de décision de Markov
1.6.3. Modèles de processus de décision de Markov

1.7. Apprentissage par différence temporelle et Q-Learning

1.7.1. Application des différences temporelles à l'apprentissage
1.7.2. Application du Q-Learning à l'apprentissage
1.7.3. Optimisation des paramètres du Q-Learning

1.8. Application du  Deep Q-Learning y variantes de Deep Q-Learning

1.8.1. Construction de réseaux neuronaux profonds pour Deep Q-Learning
1.8.2. Application du Deep Q-Learning
1.8.3. Variations du Deep Q- Learning

1.9. Algorithmes de Reinforment Learning

1.9.1. Algorithmes d'apprentissage par renforcement
1.9.2. Algorithmes d'apprentissage par récompense
1.9.3. Algorithmes d'apprentissage par punition

1.10. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement Application Pratique

1.10.1. Conception d'un environnement d'apprentissage par renforcement
1.10.2. Application d'un algorithme d'apprentissage par renforcement
1.10.3. Évaluation d'un algorithme d'apprentissage par renforcement

Vous élargirez vos horizons et deviendrez un expert en renforcement Learning”