Certificate in Reinforcement Learning Theory and Applications
-- ViewingNowThe Certificate in Reinforcement Learning Theory and Applications is a comprehensive course that equips learners with essential skills in reinforcement learning (RL). RL is a crucial area of artificial intelligence (AI), with wide-ranging applications in various industries, including gaming, robotics, finance, and healthcare.
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2 mois pour terminer
à 2-3 heures par semaine
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Aucune période d'attente
Détails du cours
• Introduction to Reinforcement Learning: Origins, basic concepts, and key terminology. Explore the difference between reinforcement learning and other machine learning paradigms.
• Markov Decision Processes: Understand the mathematical framework for modeling decision-making processes. Learn about states, actions, rewards, and transition probabilities.
• Dynamic Programming: Study methods for solving MDPs using value and policy iteration. Learn about Bellman equations and optimal policies.
• Monte Carlo Methods: Dive into model-free methods for estimating value functions. Understand first-visit and every-visit Monte Carlo methods.
• Temporal Difference Learning: Learn about model-free methods that update estimates based on the difference between subsequent estimates. Discover the power of TD(0), SARSA, and Q-learning.
• Function Approximation: Explore methods for approximating value functions using neural networks and other function approximators. Understand the challenges and benefits of using function approximation in RL.
• Policy Gradient Methods: Study methods for optimizing policies directly without estimating value functions. Understand the REINFORCE algorithm and its variants.
• Deep Reinforcement Learning: Delve into the use of deep neural networks in RL. Examine the applications and limitations of DQN, DDPG, TRPO, and PPO.
• Exploration and Exploitation Strategies: Master techniques for managing the trade-off between exploration and exploitation, such as epsilon-greedy, Boltzmann exploration, and UCB.
• Applications of Reinforcement Learning: Discover real-world applications of RL, such as game playing, robotics, recommendation systems, and autonomous driving.
Parcours professionnel
Exigences d'admission
- Compréhension de base de la matière
- Maîtrise de la langue anglaise
- Accès à l'ordinateur et à Internet
- Compétences informatiques de base
- Dévouement pour terminer le cours
Aucune qualification formelle préalable requise. Cours conçu pour l'accessibilité.
Statut du cours
Ce cours fournit des connaissances et des compétences pratiques pour le développement professionnel. Il est :
- Non accrédité par un organisme reconnu
- Non réglementé par une institution autorisée
- Complémentaire aux qualifications formelles
Vous recevrez un certificat de réussite en terminant avec succès le cours.
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Questions fréquemment posées
Frais de cours
- 3-4 heures par semaine
- Livraison anticipée du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- 2-3 heures par semaine
- Livraison régulière du certificat
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- Accès complet au cours
- Certificat numérique
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