Certificate in Cloud-Driven Reinforcement Algorithms
-- ViewingNowThe Certificate in Cloud-Driven Reinforcement Algorithms course is a valuable program designed to equip learners with the latest skills in reinforcement learning and cloud technologies. This course emphasizes the importance of harnessing the power of cloud computing to build, deploy, and manage reinforcement learning models at scale.
5.236+
Students enrolled
GBP £ 149
GBP £ 215
Save 44% with our special offer
Über diesen Kurs
100% online
Lernen Sie von überall
Teilbares Zertifikat
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
2 Monate zum Abschließen
bei 2-3 Stunden pro Woche
Jederzeit beginnen
Keine Wartezeit
Kursdetails
• Cloud Computing Fundamentals: Understanding the basics of cloud computing, including deployment models (public, private, hybrid), cloud service models (IaaS, PaaS, SaaS), and cloud security concepts.
• Introduction to Reinforcement Learning: Learning the basics of reinforcement learning, including Markov decision processes (MDPs), value iteration, and policy iteration.
• Cloud-based Reinforcement Learning Architectures: Exploring the design and implementation of cloud-based reinforcement learning systems using services such as AWS, Azure, or Google Cloud Platform.
• Deep Reinforcement Learning: Delving into the use of deep neural networks in reinforcement learning, including the deep Q-network (DQN) and actor-critic methods.
• Parallel and Distributed Reinforcement Learning: Studying the techniques for scaling up reinforcement learning algorithms using cloud resources, including parallel and distributed computing.
• Reinforcement Learning Applications in Cloud Computing: Examining the use cases for reinforcement learning in cloud computing, such as resource allocation, load balancing, and auto-scaling.
• Reinforcement Learning Evaluation Metrics: Learning how to evaluate the performance of reinforcement learning algorithms, including metrics such as cumulative reward, convergence rate, and sample efficiency.
• Reinforcement Learning Ethics and Bias: Discussing the ethical considerations in reinforcement learning, such as avoiding bias, ensuring fairness, and maintaining privacy.
• Capstone Project: Cloud-driven Reinforcement Algorithms: Applying the knowledge and skills acquired throughout the course to design, implement, and evaluate a cloud-driven reinforcement learning system.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
Warum Menschen uns für ihre Karriere wählen
Bewertungen werden geladen...
Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frühe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
- Regelmäßige Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- Voller Kurszugang
- Digitales Zertifikat
- Kursmaterialien
Kursinformationen erhalten
Als Unternehmen bezahlen
Fordern Sie eine Rechnung für Ihr Unternehmen an, um diesen Kurs zu bezahlen.
Per Rechnung bezahlenEin Karrierezertifikat erwerben
