Skypro
Eduson Academy
Нетология
Skillbox
НАДПО
Moscow Business Academy
Московский институт психологии
100балльный репетитор
НИИДПО
Умскул
НЦРДО
Skillfactory
GeekBrains
СМИТАП
Фоксфорд
Годограф
Международный институт интегративной нутрициологии
Talentsy
Contented
Бруноям
EDPRO
НСПК
Логомашина
Fashion Factory School
SF Education
Международная школа профессий
ProductStar
Bang Bang Education
Эколь
Psychodemia
Otus
Компьютерная Академия TOP
Pentaschool
Skysmart
Яндекс Практикум
City Business School
Открытый социально-экономический колледж
ИППСС
Skyeng
Хекслет
KARPOV.COURSES
Синергия Академия
Тетрика
Anecole
Moscow Digital School
XYZ School
MAED
ЦАППКК
Rebotica
Инглекс
TutorOnline
ЕГЭLAND
Вебиум
Сотка
НИПКЭФ
Level One
Skillbox Английский (Kespa)
НЦПО
Hello World
Онлайн-школа №1
Слёрм
Coddy
Digital Skills Academy
Maxitet
Merion Academy
PIXEL
Bonnie & Slide
ЭКОДПО
Викиум
Profieng
Точка знаний
99 баллов
InvestFuture
Моя Альфа школа
TeachMeSkills
Содействие занятости
Kodland
#Sekta
Эльбрус Буткемп
Котокод
EasyCode
Московская Академия Сельского Хозяйства
Verona School
Институт Профессионального Образования
Alibra School
Высшая академия дополнительного образования
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Innova IT Academy
ASTON
NORDCORE Академия
Прожектор
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Международный университет профессиональной переподготовки
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
PROschool online
Яндекс Практикум Английский
Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Годограф
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
City Business School
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Хекслет
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
MAED
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Rebotica
Инглекс
Умскул
SF Education
Сотка
ИППСС
Онлайн-школа №1
Слёрм
Coddy
Skysmart
Содействие занятости
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
99 баллов
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
InvestFuture
Московский институт психологии
Moscow Digital School
PIXEL
EasyCode
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
Anecole
Открытый социально-экономический колледж
Moscow Business Academy
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Институт Профессионального Образования
Maxitet
Alibra School
Точка знаний
Высшая академия дополнительного образования
Международный университет профессиональной переподготовки
Kodland
НЦПО
NORDCORE Академия
Московская Академия Сельского Хозяйства
TeachMeSkills
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.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Для таких случаев у студента курса есть право бесплатного трансфера в другую группу. На каждой ступени обучения сделать это можно лишь единожды.

Подготовка к ЕГЭ по математике на 80+ баллов

Профессия: Product Manager

HR бизнес-партнёр

Ландшафтный дизайн. Профессиональный курс