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Werden Sie Experte für "Deep Reinforcement Learning"

Erlangen Sie Kenntnisse im Bereich "Verstärkendes Lernen" und implementieren Sie moderne Algorithmen, um KI-Agents zu erstellen.

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Erlernen Sie die innovativste KI-Fertigkeiten

"Deep Reinforcement Learning" ist eins der aktuellsten Themen im Bereich KI und eröffnet völlig neue Möglichkeiten – vom Sieg eines Computers über den besten Go-Spieler der Welt bis zur Wegbereitung für eine AGI (Artificial General Intelligence). Und jetzt gibt es eine praktische Anleitung, mit der Sie in diesem Bereich innovative Kenntnisse erlangen können. Lernen Sie mit unserem Programm mehr über:

  • Deep-Learning-Architekturen für verstärkendes Lernen, um ein eigenes Deep-Q-Netzwerk (DQN) aufzubauen, mit dem Sie einen Agent trainieren können, der intelligentes Verhalten durch Sensor-Rohdaten lernt.
  • Theorien zu evolutionären Algorithmen und Strategie-Gradienten-Methoden (Policy Gradient Method/PGM) wie REINFORCE, DDPG, TRPO und PPO, um Erkenntnisse über Ihren eigenen Algorithmus zu gewinnen, mit dem Sie einen simulierten Roboter-Agent trainieren können, eine komplexe Aufgabe zu bewältigen.
  • Reinforcement-Learning-Methoden für Anwendungen, die mehrere interagierende Agents beinhalten, wie z. B. die Koordinierung von autonomen Fahrzeugen.
  • Branchen-Fachkenntnisse von Unity und Udacitys Team von KI-Experten, um professionelle Deep-Reinforcement-Learning-Modelle zu entwickeln.

KI kennenlernen – projektbasiert

Der beste Weg, KI zu erlernen, ist, KI zu machen. Deshalb bietet dieses Programm drei umfassende Projekte, zu denen Sie Experten-Feedback erhalten und die Sie dann zu Ihrem Github-Portfolio hinzufügen können.

Voraussetzungen:

  • Erweiterte bis fortgeschrittene Python-Kenntnisse. Sie kennen sich mit objektorientierter Programmierung aus. Sie können Code, der von anderen geschrieben wurde, lesen und verstehen.
  • Erweiterte Statistik-Kenntnisse. Sie kennen sich mit Wahrscheinlichkeitsaussagen aus.
  • Erweiterte Kenntnisse über Techniken des maschinellen Lernens. Sie können den Begriff "Backpropagation" erklären und haben bereits viele Beispiele für Neuralnetzwerk-Architekturen gesehen (wie z. B. ein CNN zur Bildbestimmung).
  • Sie kennen ein Deep-Learning-Framework wie TensorFlow, Keras oder PyTorch oder haben bereits mit einem solchen gearbeitet.

Preis:999 USD

Zeit zur Vollendung aller Projekte: Vier Monate

  • Projekt 1: Navigation
  • Projekt 2: Ständige Kontrolle
  • Projekt 3: Zusammenarbeit und Wettbewerb

Navigation

Werte-basierte Methoden

Meistern Sie die Grundlagen des verstärkenden Lernens – von Markow-Entscheidungsprozessen bis zum Optimalitätsprinzip von Bellman. Nutzen Sie dann Convolutional Neural Networks (CNN), um einen Agent zu trainieren, der über Sensordaten intelligentes Verhalten lernt.

Behandelte Themen:

  • Monte-Carlo-Methoden
  • Temporal-Difference-Methoden
  • Convolutional Neural Networks + PyTorch
  • Deep Q-Lernen
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Ständige Kontrolle

Policy-basierte Methoden

Erfahren Sie mehr über den theoretischen Hintergrund policy-basierter Methoden, zum Beispiel über evolutionäre Algorithmen, stochastische Policy-Suche und den REINFORCE-Algorithmus. Wenden Sie dann an, was Sie gelernt haben und trainieren Sie einen Roboterarm, Zielorte zu erreichen oder bringen Sie einer vierbeinigen Kreatur das Laufen bei.

Behandelte Themen:

  • Policy-basierte Methoden
  • Verbesserung von Policy-Gradient-Methoden
  • Actor-Critic-Methoden
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Zusammenarbeit und Wettbewerb

Verstärkendes Lernen mit Multi-Agents

Erfahren Sie, wie man einen Reinforcement-Learning-Task für mehrere Agents definiert. Trainieren Sie dann ein System von Agents, Zusammenarbeit oder Kooperation bei einer komplexen Aufgabe zu zeigen.

Behandelte Themen:

  • Multi-Agent-RL
  • Zusammenarbeit lernen
  • Konkurrenz lernen
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Entdecken Sie weitere Produkte zur Ausbildung und Zertifizierung

Meistern Sie "Deep Reinforcement Learning"

Lernen Sie mehr über das aktuellste Thema im Bereich KI, erlangen Sie Ihre Nanodegree-Qualifikation und erstellen Sie ein Portfolio von modernsten Anwendungen!

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