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. 

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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

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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!"

Ce programme fournira aux étudiants une vue globale du Reinforcement Learningafin d'enrichir leurs projets. Pour ce faire, le cursus analysera des concepts clés tels que l'optimisation des récompenses et la recherche de politiques. Tout au long de la formation, les étudiants acquerront des compétences pratiques pour la création optimale d'environnements OpenAI et la construction de Rréseaux Neuronaux Profonds pour le Deep Q-Learning. Les diplômés disposeront ainsi des ressources nécessaires pour s'attaquer aux problèmes d'Apprentissage par Renforcement, en particulier dans les environnements à forte complexité ou dimensionnalité, tels que les jeux vidéo. 

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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 et des variantes du 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

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