Talentsy
EDPRO
Skillbox
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
НИИДПО
Contented
100балльный репетитор
Psychodemia
Bang Bang Education
Логомашина
ProductStar
Skillbox Английский (Kespa)
Фоксфорд
Годограф
Хекслет
Бруноям
Сотка
Otus
Skysmart
MAED
XYZ School
Moscow Digital School
Международная школа профессий
Вебиум
Pentaschool
Fashion Factory School
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Эколь
Skyeng
SF Education
Компьютерная Академия TOP
Контур.Школа
City Business School
Институт прикладной психологии в социальной сфере
KARPOV.COURSES
Level One
Verona School
Яндекс Практикум
99 баллов
Interra
Инглекс
Hello World
Слёрм
Kata Academy
InvestFuture
Bonnie & Slide
Coddy
#Sekta
Викиум
НИПКЭФ
Anecole
ЕГЭLAND
Абакус
PIXEL
EDPRO
Skillbox
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
НИИДПО
Contented
100балльный репетитор
Talentsy
Psychodemia
Bang Bang Education
Логомашина
ProductStar
Skillbox Английский (Kespa)
Фоксфорд
Годограф
Хекслет
Бруноям
Сотка
Otus
Skysmart
Национальный социально-педагогический колледж
MAED
XYZ School
Moscow Digital School
Международная школа профессий
Вебиум
Тетрика
Pentaschool
Fashion Factory School
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Эколь
Skyeng
SF Education
Компьютерная Академия TOP
Контур.Школа
City Business School
TutorOnline
Институт прикладной психологии в социальной сфере
KARPOV.COURSES
Level One
Verona School
Яндекс Практикум
99 баллов
Interra
Инглекс
Hello World
Слёрм
Kata Academy
InvestFuture
Bonnie & Slide
Coddy
#Sekta
Викиум
НИПКЭФ
Anecole
Моя Альфа школа
ЕГЭLAND
Абакус
PIXEL
Яндекс Практикум Английский
Курс разработан для специалистов и пользователей, которые уже владеют основами языка программирования Python, разбираются в линейной алгебре и освоили базу ML. В ходе обучения студенты разберутся в RL-алгоритмах, научатся применять полученные знания для решения конкретных задач различного уровня в реальности.
Курс сосредоточен на получении навыков использования алгоритмов обучения с подкреплением на практике и реализации своей собственной проектной деятельности. Для этого программа предусматривает изучение алгоритмов Deep Q-Network, Policy Gradient, Actor-Critic и многих других тем повышенной сложности.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Все занятия проходят онлайн в формате вебинаров, взаимодействие с преподавателями происходит в реальном времени. После каждого урока дается задание на дом. На протяжении всего курса студент может связываться с кураторами и учителями в общем чате Telegram, где получит ответы на все возникающие вопросы. Весь теоретический материал будет доступен и после прохождения обучения.
Познакомитесь с RL-алгоритмами, их особенностями.
Разберетесь с базовой терминологией Reinforcement Learning.
Изучите наиболее используемые на практике алгоритмы обучения с подкреплением.
Научитесь проектировать модели окружающей среды и агента.
Поймете, как обучать на элементарных игровых ситуациях.
Познакомитесь с продвинутыми RL-алгоритмами.
Изучите программу DQN и научитесь ее использовать.
Овладете алгоритмом PG, узнаете особенности работы с ним.
Освоите алгоритм Actor-Critic, научитесь с ним работать.
Исследуете алгоритмы в задаче обучения интеллектуальных агентов.
Научитесь обеспечивать для объекта управляющую последовательность воздействий, обеспечивающих максимум заданной совокупности критериев.
Разберетесь в методах обучения со скользящим горизонтом.
Изучите раздел машинного обучения Model-based RL.
Научитесь использовать обучение с подкреплением в разработке игр.
Поймете, как реализовывать алгоритмы RL в робототехнике.
Овладеете навыками использования Reinforcement Learning в системе управления электроэнеретикой.
Сможете применять изученные алгоритмы в работе с финансовыми программами.
Выберете объект и составите план проектной деятельности.
Обсудите все оставшиеся вопросы, разберете практические задания.
Представите свой проект, в котором реализуете все полученные навыки при работе с Reinforcement Learning.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Олигофренопедагог
Подготовка к экзамену CFA Level I
Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса
Аппаратный массаж LPG