Skillbox
EDPRO
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
НИИДПО
Skillfactory
GeekBrains
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Логомашина
Contented
Бруноям
Fashion Factory School
Хекслет
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
100балльный репетитор
Otus
Годограф
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
XYZ School
MAED
ИППСС
Международная школа профессий
Эколь
Pentaschool
Яндекс Практикум
Moscow Digital School
НСПК
City Business School
Skyeng
Skysmart
Вебиум
KARPOV.COURSES
НИПКЭФ
Level One
Контур.Школа
Синергия Академия
Инглекс
InvestFuture
Hello World
Psycholesson
Coddy
99 баллов
#Sekta
Викиум
ЭКОДПО
Bonnie & Slide
Digital Skills Academy
Interra
Kata Academy
Слёрм
PIXEL
Merion Academy
NeuroBoost
Anecole
Verona School
ЕГЭLAND
Profieng
НАМО им. Н.А. Бородина
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
EDPRO
Skillbox
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
НИИДПО
Skillfactory
GeekBrains
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Логомашина
Psychodemia
Contented
Бруноям
Fashion Factory School
Хекслет
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
100балльный репетитор
Otus
Годограф
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
XYZ School
MAED
ИППСС
Международная школа профессий
Эколь
Pentaschool
Яндекс Практикум
Moscow Digital School
НСПК
City Business School
Skyeng
Skysmart
Вебиум
KARPOV.COURSES
Сотка
Level One
Контур.Школа
TutorOnline
Тетрика
Инглекс
Coddy
99 баллов
#Sekta
Викиум
Bonnie & Slide
Interra
Слёрм
Моя Альфа школа
Verona School
ЕГЭLAND
EasyCode
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
Яндекс Практикум Английский
Курс разработан для специалистов и пользователей, которые уже владеют основами языка программирования Python, разбираются в линейной алгебре и освоили базу ML. В ходе обучения студенты разберутся в RL-алгоритмах, научатся применять полученные знания для решения конкретных задач различного уровня в реальности.
Курс сосредоточен на получении навыков использования алгоритмов обучения с подкреплением на практике и реализации своей собственной проектной деятельности. Для этого программа предусматривает изучение алгоритмов Deep Q-Network, Policy Gradient, Actor-Critic и многих других тем повышенной сложности.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Все занятия проходят онлайн в формате вебинаров, взаимодействие с преподавателями происходит в реальном времени. После каждого урока дается задание на дом. На протяжении всего курса студент может связываться с кураторами и учителями в общем чате Telegram, где получит ответы на все возникающие вопросы. Весь теоретический материал будет доступен и после прохождения обучения.
Познакомитесь с RL-алгоритмами, их особенностями.
Разберетесь с базовой терминологией Reinforcement Learning.
Изучите наиболее используемые на практике алгоритмы обучения с подкреплением.
Научитесь проектировать модели окружающей среды и агента.
Поймете, как обучать на элементарных игровых ситуациях.
Познакомитесь с продвинутыми RL-алгоритмами.
Изучите программу DQN и научитесь ее использовать.
Овладете алгоритмом PG, узнаете особенности работы с ним.
Освоите алгоритм Actor-Critic, научитесь с ним работать.
Исследуете алгоритмы в задаче обучения интеллектуальных агентов.
Научитесь обеспечивать для объекта управляющую последовательность воздействий, обеспечивающих максимум заданной совокупности критериев.
Разберетесь в методах обучения со скользящим горизонтом.
Изучите раздел машинного обучения Model-based RL.
Научитесь использовать обучение с подкреплением в разработке игр.
Поймете, как реализовывать алгоритмы RL в робототехнике.
Овладеете навыками использования Reinforcement Learning в системе управления электроэнеретикой.
Сможете применять изученные алгоритмы в работе с финансовыми программами.
Выберете объект и составите план проектной деятельности.
Обсудите все оставшиеся вопросы, разберете практические задания.
Представите свой проект, в котором реализуете все полученные навыки при работе с Reinforcement Learning.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Для таких случаев у студента курса есть право бесплатного трансфера в другую группу. На каждой ступени обучения сделать это можно лишь единожды.
Project Manager в IT
Стилист-имиджмейкер
Эффективный руководитель
3D-моделирование для начинающих