Formation Devenez un expert en apprentissage par renforcement profond

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Apprentissage approfondi par renforcement

Apprenez des algorithmes d’apprentissage par renforcement en profondeur de pointe, des Deep Q-Networks (DQN) aux Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG). Appliquez ces concepts pour former des agents à marcher, conduire ou effectuer d’autres tâches complexes, et créez un portefeuille solide de projets d’apprentissage par renforcement approfondi.

CONNAISSANCES PRÉALABLES

Ce programme nécessite une expérience avec Python, les probabilités, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur. Voir les exigences détaillées.

  • Fondements de l’apprentissage par renforcement Maîtrisez les principes fondamentaux de l’apprentissage par renforcement en écrivant vos propres implémentations de nombreuses méthodes de résolution classiques.
  • Méthodes basées sur la valeur Appliquez des architectures d’apprentissage en profondeur aux tâches d’apprentissage par renforcement. Formez votre propre agent qui navigue dans un monde virtuel à partir de données sensorielles.NAVIGATION
  • Méthodes basées sur des stratégies Apprenez la théorie derrière les algorithmes évolutionnaires et les méthodes de gradient politique. Concevez votre propre algorithme pour entraîner un bras robotique simulé à atteindre des emplacements cibles.CONTRÔLE CONTINU
  • Apprentissage par renforcement multi-agents Apprenez à appliquer des méthodes d’apprentissage par renforcement à des applications impliquant plusieurs agents en interaction. Ces techniques sont utilisées dans une variété d’applications, telles que la coordination de véhicules autonomes.

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