Advanced Certificate in Reinforcement Learning Frameworks: High-Performance
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Über diesen Kurs
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Kursdetails
• Advanced Reinforcement Learning Algorithms: an in-depth study of advanced reinforcement learning algorithms, focusing on high-performance implementations.
• Proximal Policy Optimization (PPO): understanding the concept, mathematical formulation, and optimization techniques of PPO algorithms.
• Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG): learning the fundamentals, advantages, and applications of DDPG methods.
• Soft Actor-Critic (SAC): exploring the SAC algorithm, its benefits, and how it compares to other reinforcement learning techniques.
• Reinforcement Learning Frameworks: a survey of popular frameworks, including TensorFlow Agents, Stable Baselines, and RLlib, emphasizing their features, strengths, and weaknesses.
• High-Performance Computing for Reinforcement Learning: utilizing high-performance computing resources to accelerate reinforcement learning algorithms.
• Parallelization and Distributed Training: optimizing reinforcement learning models by implementing parallel and distributed training strategies.
• Benchmarking and Evaluation: employing industry-standard evaluation metrics and benchmarking techniques to assess the performance of reinforcement learning algorithms.
• Advanced Applications of Reinforcement Learning: exploring real-world applications, including robotics, autonomous systems, gaming, and finance.
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.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
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- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
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