Reinforcement Learning

Создавайте интеллектуальных агентов для принятия оптимальных решений. Освойте Q-learning, SARSA, Deep Q-Network и Cross-Entropy методы. Научитесь обучать агентов в OpenAI Gym, применять TensorFlow и Keras для решения сложных задач с помощью обучения с подкреплением.

Погрузиться

4 дня / 32 академических часа
баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
именной сертификат Академии АйТи

4 дня / 32 академических часа
баланс теории и практики: упражнения и кейсы к каждому модулю
живые вебинары с тренером и самостоятельная работа
именной сертификат Академии АйТи

Кому подойдет курс

ML-инженерам, желающим освоить обучение с подкреплением
Python-разработчикам, стремящимся углубиться в область AI
Начинающим специалистам в области искусственного интеллекта
Разработчикам игр и симуляций, планирующим создавать умных агентов

Что будет на курсе

01

Основы Reinforcement Learning

Изучите понятия агента, среды, награды и Markov Decision Process для понимания принципов обучения с подкреплением

02

Классические алгоритмы RL

Освойте табличный Q-Learning и SARSA, изучите баланс исследования и эксплуатации на практических примерах

03

Deep Q-Learning и нейронные сети

Создайте Deep Q-Network с Replay Buffer и Target Network, реализуйте DQN в среде CartPole

04

Cross-Entropy Method

Изучите генерацию эпизодов, отбор успешных траекторий и применение метода к управлению агентами

05

Практические проекты

Создайте обучающего агента, работайте с CNN для обработки изображений в OpenAI Gym

06

Расширенные техники

Освойте работу с LunarLander, MountainCar и интеграцию с внешними приложениями

Почему наш курс

Карьерный трек

Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых!
Помощь
в трудоустройстве

Разместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline
В ногу со временем

Практика с актуальными данными и современными датасетами
Учитесь у лучших

Половина курса — живые вебинары с преподавателем

Карьерный трек

Узнавайте об открытых вакансиях и стажировках в ГК Softline в числе первых!
Помощь в трудоустройстве

Разместим резюме выпускников в кадровом резерве ГК Softline
В ногу со временем

Практика с актуальными данными и современными датасетами
Учитесь у лучших

Курс — живые вебинары с преподавателем

Программа курса

Вам будут помогать

Эксперты-практики

Опытные специалисты помогают с задачами и отвечают в течение 15 минут. Они сами прошли наши курсы и понимают все сложности новичков.

Опытные преподаватели

Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.

Спреведливые ревьюверы

Оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь.

Внимательные кураторы

Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.

Закрытое сообщество

Совместный чат, где можно задать любые вопросы из области анализа данных и программирования.

После курса вы сможете

Разрабатывать обучающихся агентов с использованием RL-алгоритмов
Реализовывать стратегии Q-learning, SARSA, Cross-Entropy
Создавать нейронные сети для Deep Reinforcement Learning
Работать с платформой OpenAI Gym и настраивать симуляционные среды
Строить прикладной AI для сложных сред и задач принятия решений
Применять TensorFlow и Keras для обучения моделей
Создавать автономных агентов для игр и симуляций
Обрабатывать изображения в RL с помощью сверточных нейросетей
Анализировать поведение агентов и оптимизировать стратегии обучения
Интегрировать RL-решения с внешними системами и приложениями

Стоимость обучения

Курс "Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением) — от базовых алгоритмов до Deep Q-Network и проектов"

Базовый тариф

55 000₽

32 академических часа
реальные бизнес-кейсы на практике
поддержка куратора и преподавателя
общий чат с экспертами в области
домашние задания и практикумы

Записаться

Оплачивайте курс так, как удобно

Беспроцентная рассрочка или оплата частями

Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев.
Единовременно со скидкой 13%

Оформите налоговый вычет и верните до 13% от стоимости обучения.
Не подойдет - вернем оплату

Если за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков.