Deep Reinforcement Learning einfach verstehen

Der Online-Kurs "Deep Reinforcement Learning einfach verstehen" lehrt die Grundlagen und Anwendungen von Deep Reinforcement Learning. Teilnehmer lernen, wie sie Agenten trainieren und anwenden können, um komplexe Probleme zu lösen. Der Kurs dauert 4,5 Stunden und ist für Machine Learning-Entwickler, Datenwissenschaftler und Studenten mit Python-Kenntnissen geeignet. Inhalte umfassen Markov-Entscheidungsprozesse, Q-Learning, DQN und Policy Gradient Methods.

Das Online-Seminar "Deep Reinforcement Learning einfach verstehen" bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen des Reinforcement Learning und erklärt, wie Deep Q-Networks (DQN) und Policy Gradient Methods eingesetzt werden können. Teilnehmer lernen, wie sie Agenten in verschiedenen Umgebungen erfolgreich trainieren und Deep Reinforcement Learning in verschiedenen Anwendungsbereichen einsetzen können. Zum Kursprogramm gehören auch Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs), Q-Learning und SARSA sowie Actor-Critic-Methods und Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG). Die praktischen Projekte umfassen das Einrichten einer eigenen Deep Reinforcement Learning-Umgebung und das Trainieren von Agenten mit DQN und Policy Gradient Methods. Der Kurs richtet sich an Machine Learning-Entwickler, Datenwissenschaftler und Studenten mit Grundkenntnissen in Python und Machine Learning. Die Dauer des Kurses beträgt 4,5 Stunden und er wird in deutscher Sprache vom Kursleiter Dr. Christopher Dann durchgeführt. Die Kursbewertung liegt bei 4,4 von 5, basierend auf 137 Bewertungen.

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