Executive Development Programme in Reinforcement Learning Model Development
-- ViewingNowThe Executive Development Programme in Reinforcement Learning Model Development certificate course is a comprehensive program designed to meet the growing industry demand for experts in reinforcement learning. This course emphasizes the importance of reinforcement learning, a crucial area of artificial intelligence, in creating self-learning algorithms and agents that can make decisions and take actions based on the environment to maximize cumulative reward.
7٬750+
Students enrolled
GBP £ 149
GBP £ 215
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Introduction to Reinforcement Learning – Covering the basics of reinforcement learning, its applications, and the key differences between reinforcement learning and other machine learning models. • Markov Decision Processes (MDPs) &ndsh; Diving into the mathematical framework of MDPs, including states, actions, rewards, and transition probabilities. • Q-Learning – Explaining the concept of Q-learning, its algorithm, and how it can be used to find the optimal policy in a reinforcement learning model. • Deep Q-Networks (DQNs) – Delving into the integration of deep learning and Q-learning to create DQNs, which can handle high-dimensional inputs. • Policy Gradients – Introducing policy gradients, a reinforcement learning approach that directly optimizes the policy function using gradient ascent. • Actor-Critic Methods – Covering actor-critic methods, which combine the benefits of value-based methods and policy gradients, for improved stability and sample efficiency. • Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) – Exploring DDPG, an algorithm that extends the actor-critic approach to continuous action spaces. • Proximal Policy Optimization (PPO) – Discussing PPO, a popular and efficient policy optimization method that strikes a balance between sample complexity and ease of implementation. • Reinforcement Learning Applications – Showcasing various real-world applications of reinforcement learning, including gaming, robotics, resource management, and personalized recommendations.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية
