Szkolenie Deep Reinforcement Learning z Pythonem

Szkolenie wprowadza uczestników w świat uczenia ze wzmocnieniem z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych. Program warsztatów łączy teoretyczne podstawy reinforcement learning z praktyczną implementacją w środowisku Python. Uczestnicy poprzez systematyczne ćwiczenia poznają zarówno klasyczne algorytmy, jak i najnowsze osiągnięcia w dziedzinie deep reinforcement learning. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast weryfikowana poprzez implementację i eksperymenty z wykorzystaniem popularnych środowisk symulacyjnych.

• Programiści AI zainteresowani uczeniem ze wzmocnieniem
• Inżynierowie machine learning poszukujący nowych obszarów rozwoju
• Data scientists pracujący nad zaawansowanymi systemami decyzyjnymi
• Badacze sztucznej inteligencji
• Deweloperzy systemów autonomicznych
• Specjaliści od optymalizacji procesów
• Inżynierowie robotyki
• Architekci systemów AI

1. Podstawy Reinforcement Learning
• Teoria procesu decyzyjnego Markowa
• Algorytmy value-based learning
• Policy gradient methods
• Architektury actor-critic
2. Deep Reinforcement Learning
• Integracja sieci neuronowych z RL
• Deep Q-Networks i ich warianty
• Policy optimization w głębokim uczeniu
• Techniki stabilizacji uczenia
3. Zaawansowane techniki
• Multi-agent reinforcement learning
• Hierarchiczne uczenie ze wzmocnieniem
• Imitation learning
• Meta-learning w RL
4. Implementacja i zastosowania
• Środowiska symulacyjne i ich wykorzystanie
• Implementacja agentów uczących się
• Optymalizacja wydajności
• Wdrażanie systemów RL

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił projektować i implementować systemy uczenia ze wzmocnieniem wykorzystujące głębokie sieci neuronowe. Zdobędzie umiejętność efektywnego trenowania agentów w różnorodnych środowiskach symulacyjnych. Będzie w stanie wykorzystywać zaawansowane techniki stabilizacji procesu uczenia w złożonych systemach decyzyjnych. Opanuje metody implementacji i dostrajania algorytmów deep reinforcement learning. Nauczy się projektować architektury agentów odpowiednie dla konkretnych zadań i środowisk. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu problemów występujących podczas treningu systemów RL. Pozna techniki optymalizacji wydajności i stabilności uczenia ze wzmocnieniem. Będzie potrafił implementować systemy multi-agent i hierarchiczne architektury uczenia.

• Praktyczna znajomość programowania w Pythonie
• Podstawowa wiedza z zakresu sieci neuronowych
• Rozumienie podstaw uczenia maszynowego
• Znajomość podstaw teorii prawdopodobieństwa

• Teoria uczenia ze wzmocnieniem
• Deep Q-Networks i ich implementacja
• Policy gradient methods
• Architektury actor-critic
• Multi-agent learning
• Hierarchiczne uczenie ze wzmocnieniem
• Imitation learning
• Środowiska symulacyjne
• Stabilizacja uczenia
• Optymalizacja agentów
• Meta-learning w RL
• Wdrażanie systemów RL