Advanced Certificate in Reinforcement Learning Algorithms Mastery
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Über diesen Kurs
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Kursdetails
• Fundamentals of Reinforcement Learning: Cover the basics of reinforcement learning, including Markov decision processes, value functions, and policy optimization.
• Dynamic Programming: Dive into dynamic programming techniques, such as value iteration and policy iteration, and their applications in reinforcement learning.
• Monte Carlo Methods: Study Monte Carlo methods, including on-policy and off-policy techniques, and their use in reinforcement learning.
• Temporal Difference Learning: Explore temporal difference learning methods, such as Q-learning and SARSA, and their advantages and disadvantages.
• Deep Reinforcement Learning: Delve into deep reinforcement learning algorithms, like Deep Q-Network (DQN), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), and Proximal Policy Optimization (PPO).
• Function Approximation: Examine the concept of function approximation and how it is applied in reinforcement learning using neural networks and other techniques.
• Reinforcement Learning for Control: Investigate the use of reinforcement learning for control tasks, such as continuous control and robotic manipulation.
• Multi-Agent Reinforcement Learning: Learn about multi-agent reinforcement learning, including cooperative, competitive, and mixed settings, and the challenges and opportunities associated with them.
• Reinforcement Learning Theory: Study the theoretical foundations of reinforcement learning, including convergence guarantees, exploration-exploitation trade-offs, and regret bounds.
Karriereweg
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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
- 2-3 Stunden pro Woche
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