Eğitimler
Eğitim takvimi Workshop Takvimi

Eğitimle ilişkili veya kullanılacak teknolojiler.

Python Mysql Numpy pandas jupyter
Reinforcement Learning (RL) Programı 24. Dönem
Eğitim süresince uygulanacak proje tabanlı ve uygulamalı derslerle sektörün ihtiyaç duyduğu tüm kritik becerilere sahip ol.
EĞİTİM DETAYLARI
Kalan Kontenjan 11 / 25
09 KASIM 2024
Hafta İçi / Hafta Sonu
12 Saat
Online Eğitim

Uzaktan Eğitim

Canlı Sınıf

KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI
Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için form doldurun

Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

DÖNEM
TARİH
GÜNLER
SAAT
KONTENJAN
NAKİT FİYATI / KREDİ KARTI
24. Dönem
09.11.2024
Hafta İçi / Hafta Sonu
12 Saat
25 / 11

Fiyatı görmek için formu doldurun

Reinforcement Learning (RL) Programı 24. Dönem

444 1 476

NEDEN REINFORCEMENT LEARNING (RL) PROGRAMI?

En Güncel Program Tasarımı

Reinforcement learning (RL), ajanların(agents) çevreleriyle etkileşim kurarak karar vermeyi nasıl öğrenebileceğine odaklanan makine öğrenimi alt dalıdır.

Bu farklı yaklaşım, otonom sistemlerden insansız araçlara, Go ve satranç gibi karmaşık oyunlarda ustalaşan algoritmalardan fiziksel simülasyonlarda kullanılan modellere kadar birçok sürecin temelini oluşturur.

Endüstri Standartlarını Öğren

Bu programda reinforcement learning presiplerine ve uygulamalarına derinlemesine bakacaksınız. Ajanlar, ortamlar, durumlar, eylemler ve ödüller gibi RL kavramlarını öğreneceksiniz. Q-Learning, SARSA, deep reinforcement learning, policy gradient metotları gibi ileri konularda uygulamalar yapacaksınız.

Öğrenirken Deneyim Kazan

Zamanla gelişen ve adapte olan, keşif ve açık bulma arasında bir denge gerektiren sorunları çözen ajanlar geliştireceksiniz.

Son teknoloji RL algoritmalarının uygulanmasında ustalaşacak, karmaşık, yüksek boyutlu ortamları ele almak için derin öğrenmeyi kullanacaksınız.

Lojistik ve tedarik zinciri operasyonlarını optimize etmekten stratejik oyunlarda insan performansıyla rekabet edebilecek veya onu aşabilecek yapay zeka yaratmaya kadar gerçek dünya zorluklarını simüle eden uygulamalı projelere katılacaksınız.

Geniş Kapsamlı ve Yoğun Uygulamalı, Proje Tabanlı Öğrenme Modeli
RL Temelleri
Durumlar, eylemler ve ödüller aracılığıyla ajanlar ve ortamlar arasındaki etkileşimi anlayarak RL çerçevesinde sağlam bir temel elde edin. Sorunları bu çerçevede etkili bir şekilde modellemeyi öğrenin, ileri algoritmik çözümler için zemin hazırlayın.
Değer-Bazlı Yöntemlerde Ustalık
Optimal kararlar vermek için eylemlerin değerini tahmin etmeyi öğrenerek Q-öğrenme ve SARSA gibi değer tabanlı yöntemlere dalın. Bu teknikler birçok RL çözümünün temellerini oluşturur ve çeşitli gerçek hayat problemlerine uygulanabilir.
Politika-Temelli ve Oyuncu-Eleştirmen Yöntemleri
Daha nüanslı karar verme için doğrudan politikaları öğrendiklerini veya değer ve politika yöntemlerini birleştiren ileri stratejileri keşfedin. Bu yaklaşımlar daha karmaşık davranışlara izin verir ve sürekli eylem alanları için önemlidir.
Derin RL
Yüksek boyutlu girdi alanlarına sahip sorunları ele almayı mümkün kılan, derin öğrenmeyi RL ile entegre etmenin imkanlarını keşfedin. Deep Q-Networks (DQN), A3C ve başarılabilir olanın sınırlarını zorlayan diğer derin RL mimarilerini öğrenin.
Çok Ajanlı Sistemler ve İşbirliği
Birden fazla ajanların bir ortam içinde etkileşimde bulunduğu, rekabet ettiği veya işbirliği yaptığı çok ajanlı sistemlerin dinamiklerine derinlemesine dalın. Bu yetkinlik, ekonomi, oyun teorisi ve işbirlikçi robotikte uygulamalar için esastır.

Program Dersleri

Reinforcement Learning (RL) Programı aşağıda sıralanmış derslerden oluşmaktadır. Bu dersler eğitim dönemi içinde tamamlanmalıdır.

Reinforcement Learning Teorisi

RL temellerini öğrenin. Ajanlar, ortamlar, durumlar, eylemler ve ödüller gibi RL kavramlarını keşfedin. RL'in hedeflerini ve diğer makine öğrenme paradigmalarından nasıl farklılaştığını öğrenin.

Keşif ve Açık Yakalama Arasındaki Denge

RL'in temel sorunlarından olan exploration vs exploitation mantığını öğrenin. Uzun vadede modeli daha iyiye götürebilecek keşifler ile hali hazırda sistemle alakalı bilinen bililerin kullanılarak error azaltmanın dengelerini keşfedin. Epsilon greedy , softmax ve Yukarı Güven Sınırı (UCB) gibi dengeyi yönetme stratejilerininde uzmanlaşın.

Markov Karar Süreçleri (MDP)

RL modellerinin çoğunun altında yatan matematiksel temel olan Markov Karar Süreçlerini (MDP) anlayın. MDP'lerin gerçek hayat problemlerini modellemek için nasıl kullanıldığını öğrenin.

RL'de Dinamik Programlama

MDP'leri çözmek için dinamik programlama tekniklerini keşfedin. Politika yineleme ve değer yineleme algoritmalarını ve bunların deterministik ve stokastik ortamlardaki uygulamalarını öğrenin.

Monte Carlo Yöntemleri

Ortamın modellemesi tam olarak yapılamadığında değer fonksiyonlarını tahmin etmek ve politikaları iyileştirmek için Monte Carlo yöntemlerinin nasıl kullanılabileceğini öğrenin. TÖ'de örneklemenin önemini ve çözümleri yaklaşıklaştırmak için nasıl kullanıldığını anlayın.

Zamansal Fark Öğrenmesi

SARSA ve Q-Learning gibi zamansal fark (TD) öğrenme yöntemlerinde yetkin hale gelin. Bu yöntemlerin, ortamın bir modeli olmadan doğrudan ham deneyimden öğrenmek için Monte Carlo ve dinamik programlamadan fikirleri nasıl birleştirdiğinin ayrıntılarını öğrenin.

Derin RL

Derin öğrenmenin RL ile entegrasyonunu keşfedin, Deep Q Networks (DQN), politika gradyanı yöntemleri ve aktör-eleştirmen yöntemlerini öğrenin.

Çoklu Ajanlı RL

Birden fazla ajan aynı anda öğrenirken ortaya çıkan zorlukları ve teknikleri tartışın. Oyun teorisi, Nash dengesi ve işbirlikçi ve rekabetçi ortamlar gibi kavramları anlayın.

KURUMSAL BAŞVURU
Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?
KAYIT ve ÖDEME

DETAYLI BİLGİ İSTE

Şimdi kendin veya şirketin için eğitim planla

Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için form doldurun

Eğitim ücretini kim karşılayacak?
*
*
*
*
*