- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: udemy
Название: Продвинутый ИИ - глубокое обучение с подкреплением в Python (2024)
Описание:
Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
udemy
Полное руководство по освоению искусственного интеллекта с помощью глубокого обучения и нейронных сетей
Чему вы научитесь
- Создание различных агентов глубокого обучения (включая DQN и A3C)
- Применяйте разнообразные передовые алгоритмы обучения с подкреплением к любой проблеме
- Q-Learning с глубокими нейронными сетями
- Методы градиента политики с нейронными сетями
- Обучение с подкреплением с помощью сетей RBF
- Используйте сверточные нейронные сети с глубоким Q-обучением
- Понять важные основы OpenAI ChatGPT, GPT-4
Материалы курса
12 разделов • 80 лекций • Общая продолжительность 10 ч 38 мин
- Введение и логистика
- Основы обучения с подкреплением
- OpenAI Gym и базовые методы обучения с подкреплением
- ТД Лямбда
- Градиенты политики
- Глубокое Q-обучение
- А3С
- Обзор основ Theano и Tensorflow
- Настройка вашей среды (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
- Дополнительная помощь с программированием на Python для начинающих (FAQ по запросу студентов)
- Эффективные стратегии обучения для машинного обучения (FAQ по запросу студентов)
- Приложение / FAQ Финал
Требования
Знать основы обучения с подкреплением, MDP, динамическое программирование, Монте-Карло, TD Learning
Математика на уровне колледжа полезна
Опыт создания моделей машинного обучения на Python и Numpy
Знать, как создавать искусственные и сверточные нейронные сети с использованием Theano или Tensorflow
Бонус: Русские субтитры + Русские аудио дорожки машинный перевод + для удобства воспроизведения добавлена отдельная папка с сшитыми видео файлами (Русская аудио дорожка + видео файл) [Premium Ai].
*Аудио перевод произведён с синхронизацией таймингов.
Подробнее:
Скачать:
Название: Продвинутый ИИ - глубокое обучение с подкреплением в Python (2024)
Описание:
Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
udemy
Полное руководство по освоению искусственного интеллекта с помощью глубокого обучения и нейронных сетей
Чему вы научитесь
- Создание различных агентов глубокого обучения (включая DQN и A3C)
- Применяйте разнообразные передовые алгоритмы обучения с подкреплением к любой проблеме
- Q-Learning с глубокими нейронными сетями
- Методы градиента политики с нейронными сетями
- Обучение с подкреплением с помощью сетей RBF
- Используйте сверточные нейронные сети с глубоким Q-обучением
- Понять важные основы OpenAI ChatGPT, GPT-4
Материалы курса
12 разделов • 80 лекций • Общая продолжительность 10 ч 38 мин
- Введение и логистика
- Основы обучения с подкреплением
- OpenAI Gym и базовые методы обучения с подкреплением
- ТД Лямбда
- Градиенты политики
- Глубокое Q-обучение
- А3С
- Обзор основ Theano и Tensorflow
- Настройка вашей среды (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
- Дополнительная помощь с программированием на Python для начинающих (FAQ по запросу студентов)
- Эффективные стратегии обучения для машинного обучения (FAQ по запросу студентов)
- Приложение / FAQ Финал
Требования
Знать основы обучения с подкреплением, MDP, динамическое программирование, Монте-Карло, TD Learning
Математика на уровне колледжа полезна
Опыт создания моделей машинного обучения на Python и Numpy
Знать, как создавать искусственные и сверточные нейронные сети с использованием Theano или Tensorflow
Бонус: Русские субтитры + Русские аудио дорожки машинный перевод + для удобства воспроизведения добавлена отдельная папка с сшитыми видео файлами (Русская аудио дорожка + видео файл) [Premium Ai].
*Аудио перевод произведён с синхронизацией таймингов.
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.