OpenAI Gym – wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem

Opis

Szkolenie wprowadza uczestników w fascynujący świat uczenia ze wzmocnieniem poprzez praktyczne wykorzystanie platformy OpenAI Gym. Program łączy fundamenty teoretyczne z intensywnymi warsztatami, podczas których uczestnicy uczą się projektować, implementować i trenować własne modele uczenia ze wzmocnieniem. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnej, gdzie każde zagadnienie teoretyczne jest natychmiast weryfikowane poprzez praktyczne implementacje. Metodyka szkolenia opiera się na stopniowym budowaniu zrozumienia, od prostych koncepcji po zaawansowane techniki.

Profil uczestnika

• Programiści zainteresowani sztuczną inteligencją
• Data Scientists rozpoczynający przygodę z RL
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Badacze w dziedzinie AI
• Studenci kierunków technicznych i informatycznych
• Specjaliści ds. optymalizacji procesów
• Entuzjaści sztucznej inteligencji

Agenda

1. Podstawy uczenia ze wzmocnieniem
• Teoria i fundamenty RL
• Architektura środowiska OpenAI Gym
• Projektowanie agentów i środowisk
• Podstawowe algorytmy RL
2. Implementacja pierwszych agentów
• Tworzenie prostych środowisk
• Implementacja podstawowych strategii
• Ewaluacja wyników
• Debugowanie agentów
3. Zaawansowane techniki RL
• Policy Gradient Methods
• Deep Q-Learning
• Optymalizacja hiperparametrów
• Techniki eksploatacji i eksploracji
4. Praktyczne zastosowania
• Studium przypadków
• Optymalizacja agentów
• Wdrażanie rozwiązań
• Najlepsze praktyki

Korzyści

Uczestnik rozwinie fundamentalne zrozumienie zasad działania uczenia ze wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowań. Zdobędzie praktyczną wiedzę w zakresie projektowania i implementacji agentów uczenia ze wzmocnieniem w środowisku OpenAI Gym. Nauczy się efektywnie wykorzystywać różne algorytmy RL do rozwiązywania konkretnych problemów. Po szkoleniu będzie potrafił samodzielnie tworzyć i trenować własne modele uczenia ze wzmocnieniem. Zdobędzie umiejętność oceny i optymalizacji wydajności agentów RL. Będzie w stanie implementować rozwiązania RL w rzeczywistych projektach.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania w Python
• Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego
• Znajomość podstaw statystyki i prawdopodobieństwa
• Podstawowa wiedza z algebry liniowej

Zagadnienia

• Fundamenty uczenia ze wzmocnieniem
• Środowisko OpenAI Gym
• Algorytmy Policy Gradient
• Deep Q-Learning
• Projektowanie środowisk
• Optymalizacja agentów
• Strategie uczenia
• Debugowanie modeli RL
• Ewaluacja wydajności
• Techniki implementacji
• Studia przypadków
• Najlepsze praktyki branżowe

Poznaj naszą firmę