
Cursos de Reinforcement Learning impartidos por instructor en vivo en Argentina.
Testimonios
Los intercambios informales que tuvimos durante las conferencias realmente me ayudaron a profundizar mi comprensión del tema
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Me gustan los ejemplos para explicar
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Curso: OptaPlanner in Practice
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Amr Alaa - FAB banak Egypt
Curso: Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Aprender un nuevo idioma.
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Presentación del tema Temporizamiento del conoc
Aly Saleh - FAB banak Egypt
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servicial y buen oyecto. Interactivo
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
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Ahmed fue muy interactivo y no le importó responder a cualquier tipo de preguntas bien presentación y flujo suave del curso
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
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El curso es muy interesante ser el enfoque principal ahora Nowdays
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Las discusiones para ampliar nuestros horizontes
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Algunos de nuestros clientes


















































Programas de los cursos Reinforcement Learning
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
- Build a Deep Learning Agent.
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Comprender las relaciones y diferencias entre Reinforcement Learning y el aprendizaje mecánico, el aprendizaje profundo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
Analizar un problema del mundo real y redefinirlo como Reinforcement Learning problema.
Implementar una solución a un problema del mundo real utilizando Reinforcement Learning.
Comprender los diferentes algoritmos disponibles en Reinforcement Learning y seleccionar el más adecuado para el problema en la mano.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y aplicar las bibliotecas y el lenguaje de programación necesarios para implementar Reinforcement Learning.
Crea un agente de software que sea capaz de aprender a través de los comentarios en lugar de a través de la aprendizaje supervisada.
Programar un agente para resolver problemas en los que la toma de decisiones es secuencial y finita.
Aplique el conocimiento a diseñar software que puede aprender de una manera similar a la de cómo los humanos aprenden.
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