Global Certificate in Reinforcement Learning Theory and Applications
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Über diesen Kurs
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Kursdetails
• Introduction to Reinforcement Learning: Fundamentals, history, and key concepts. Agents, environments, actions, and rewards.
• Markov Decision Processes: Markov properties, transition probabilities, and state values. Bellman equations and optimal policies.
• Dynamic Programming: Policy evaluation, policy improvement, and value iteration algorithms.
• Monte Carlo Methods: First-visit and every-visit MC methods, exploration vs exploitation, and the greedy policy.
• Temporal Difference Learning: TD(0), SARSA, and Q-learning algorithms. Advantages and disadvantages.
• Function Approximation: Linear, neural network, and deep learning methods for RL. Overfitting and underfitting, generalization, and feature engineering.
• Deep Reinforcement Learning: Deep Q-Networks (DQN), Double DQN, Dueling DQN, and Rainbow. Policy gradient methods, actor-critic methods, and asynchronous methods.
• Reinforcement Learning Applications: Game playing, robotics, resource management, and recommendation systems. Real-world challenges and best practices.
• Evaluation and Comparison: Performance metrics, benchmarks, and experimental design. Statistical significance and error analysis.
• Ethics and Safety: Responsible RL, fairness, transparency, and avoiding negative consequences.
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
- 2-3 Stunden pro Woche
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