Fundamentals of Reinforcement Learning

Aperçu

Plongez au cœur de l'IA avec le cours "Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement" de l'Université de l'Alberta, disponible sur Coursera. L'apprentissage par renforcement (RL) se situe à l'intersection de l'apprentissage automatique et de la prise de décision automatisée, apparaissant comme un domaine d'étude crucial pour ceux désirant faire avancer les systèmes intelligents.

Ce cours offre une introduction solide au domaine, vous dotant des compétences pour formuler des problèmes en tant que Processus Décisionnels de Markov (MDP), naviguer dans le compromis exploration/exploitation crucial, tirer parti des fonctions de valeur pour des résultats de décision optimaux et mettre en œuvre la programmation dynamique pour les problèmes de contrôle industriel.

À la fin de ce cours, vous saisirez les concepts essentiels de l'apprentissage par renforcement, incluant les algorithmes classiques et contemporains, vous permettant d'appliquer des solutions RL à des problèmes du monde réel avec des spécifications MDP claires. Destiné à ceux intéressés par l'Intelligence Artificielle, l'apprentissage automatique, et spécifiquement l'apprentissage par renforcement, ce cours marque le début de la Spécialisation en apprentissage par renforcement proposée à travers Coursera par l'Université de l'Alberta.

Embarquez dans ce parcours d'apprentissage pour vous transformer en un utilisateur compétent de l'apprentissage par renforcement, ouvrant les portes à des agents interactifs innovants et des stratégies de décision intelligentes pertinentes dans le paysage technologique d'aujourd'hui.

Catégories :

Cours sur l'Intelligence Artificielle, Cours sur l'apprentissage automatique, Cours sur l'apprentissage par renforcement.

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Enseigné par

Martha White and Adam White

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Sujets