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
  21 hodiny
 

Počet účastníků


Začátek

Konec


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Reference (4)

Související kurzy

Související kategorie