Apa yang akan Anda pelajari?
-
Pembelajaran Penguatan dengan Python
-
Membuat Jaringan Syaraf Tiruan dengan TensorFlow
-
Menggunakan TensorFlow untuk membuat Jaringan Saraf Konvolusi untuk Gambar
-
Menggunakan OpenAI untuk bekerja dengan lingkungan game bawaan
-
Menggunakan OpenAI untuk membuat lingkungan Anda sendiri untuk masalah apa pun
-
Buat Agen Cerdas Buatan
-
Tabular Q-Learning
-
State-tindakan-hadiah-State-tindakan (SARSA)
-
Q-Learning Mendalam (DQN)
-
DQN menggunakan Convolutional Neural Networks
-
Metode Cross Entropy untuk Pembelajaran Penguatan
-
DQN ganda
-
Duel DQN
Persyaratan
-
Anda harus sangat nyaman dengan Python dasar dan menginstal pustaka Python.
-
Ini BUKAN kursus untuk pemula, kami sangat menyarankan Anda mengambil “Masterclass Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin” kami terlebih dahulu!
Keterangan
Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana sebenarnya Kecerdasan Buatan bekerja? Apakah Anda ingin dapat memanfaatkan kekuatan jaringan saraf dan pembelajaran penguatan untuk menciptakan agen cerdas yang dapat menyelesaikan tugas dengan kompleksitas tingkat manusia?
Ini adalah kursus untuk mempelajari cara menggunakan Python untuk memanfaatkan kekuatan Jaringan Syaraf Tiruan untuk membuat agen Kecerdasan Buatan!
Kursus ini berfokus pada pendekatan praktis yang menempatkan Anda di kursi pengemudi untuk benar-benar membangun dan menciptakan agen cerdas, alih-alih hanya menunjukkan contoh mainan kecil seperti banyak kursus online lainnya. Di sini kami fokus untuk memberi Anda kekuatan untuk menerapkan kecerdasan buatan pada masalah, lingkungan, dan situasi Anda sendiri, bukan hanya yang termasuk dalam perpustakaan khusus!
Kursus ini mencakup topik-topik berikut:
- Jaringan Saraf Buatan
- Jaringan Saraf Konvolusi
- Q-Learning Klasik
- Q-Learning Mendalam
- SARSA
- Metode Entropi Lintas
- DQN ganda
- dan banyak lagi!
Kami telah merancang kursus ini agar Anda dapat membuat agen pembelajaran penguatan mendalam Anda sendiri di lingkungan Anda sendiri. Ini berfokus pada pendekatan praktis dengan keseimbangan teori dan intuisi yang tepat dengan kode yang dapat digunakan. Kursus ini menggunakan contoh yang jelas dalam slide untuk menghubungkan persamaan matematika dengan implementasi kode praktis, sebelum menunjukkan cara mengimplementasikan persamaan secara manual yang melakukan pembelajaran penguatan.
Pertama-tama kami akan menunjukkan cara kerja Deep Learning dengan Keras dan TensorFlow, sebelum mendalami konsep Reinforcement Learning, seperti Q-Learning. Kemudian kami dapat menggabungkan ide-ide ini untuk memandu Anda melalui agen Pembelajaran Penguatan Mendalam, seperti Deep Q-Networks!
Untuk siapa kursus ini:
- Pengembang Python yang akrab dengan dasar-dasar pembelajaran mesin, seperti Scikit-Learn, tetapi sekarang ingin mempelajari cara membuat Agen Cerdas Buatan melalui Pembelajaran Penguatan
