Návrh Školení
Úvod
- Řešení skutečných problémů prostřednictvím interakcí pokus-omyl
Porozumění systémům adaptivního učení a Artificial Intelligence (AI).
Jak agenti vnímají stav
Jak odměnit agenta
Případová studie: Interakce s návštěvníky webu
Příprava prostředí pro agenta
Hluboký ponor do Reinforcement Learning algoritmů
Metody založené na hodnotách vs. metody založené na zásadách
Výběr modelu Reinforcement Learning
Použití algoritmu Q-Learning Model-Free Reinforcement Learning
Navrhování agenta
Případová studie: Inteligentní asistenti
Propojení agenta s produkčním prostředím
Měření výsledků akcí agentů
Odstraňování problémů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Obecné chápání posilovacího učení
- Zkušenosti se strojovým učením
- Java zkušenosti s programováním
Publikum
- Datoví vědci
Reference (4)
All to topic actually including API
RODULFO ALMEDA JR - DATAWORLD COMPUTER CENTER
Kurz - Introduction to JavaServer Faces
The contents and the exercises
Gangoso Kim Robert - Security Bank Corporation
Kurz - Spring Boot for Beginners
interakce prostřednictvím cvičení a také sdílení projektů
Claudiu - MSG system
Kurz - Advanced Spring Boot
Machine Translated
The breadth of the topis covered was quite a bit and the trainer tried to do justice to that.