Uczenie ze wzmocnieniem w Java

Opis

Szkolenie zapewnia praktyczne wprowadzenie do implementacji algorytmów uczenia ze wzmocnieniem w języku Java. Program warsztatów łączy fundamentalną teorię uczenia maszynowego z intensywnymi ćwiczeniami praktycznymi, umożliwiając uczestnikom zrozumienie i implementację systemów uczących się na podstawie interakcji ze środowiskiem. Zajęcia koncentrują się na praktycznych zastosowaniach, wykorzystując rzeczywiste scenariusze i przykłady implementacji w języku Java.

Profil uczestnika

• Programiści Java zainteresowani uczeniem maszynowym
• Inżynierowie sztucznej inteligencji
• Deweloperzy systemów autonomicznych
• Specjaliści ds. optymalizacji procesów
• Analitycy danych pracujący z Java
• Architekci systemów uczących się
• Badacze zajmujący się AI

Agenda

1. Podstawy uczenia ze wzmocnieniem
• Teoria i fundamenty matematyczne
• Procesy decyzyjne Markowa
• Funkcje nagrody i kary
• Strategie eksploracji
2. Implementacja algorytmów
• Q-learning w Java
• SARSA i Deep Q-Networks
• Implementacja agentów
• Środowiska symulacyjne
3. Zaawansowane techniki
• Policy Gradient Methods
• Actor-Critic Architecture
• Multi-agent Systems
• Transfer Learning
4. Praktyczne zastosowania
• Optymalizacja procesów
• Systemy rekomendacji
• Robotyka i kontrola
• Gry i symulacje

Korzyści

Uczestnik zdobędzie gruntowną wiedzę o implementacji algorytmów uczenia ze wzmocnieniem w Java. Nauczy się projektować i tworzyć systemy uczące się na podstawie interakcji ze środowiskiem. Pozna praktyczne aspekty implementacji agentów uczących się w rzeczywistych aplikacjach. Będzie potrafił optymalizować i dostrajać parametry algorytmów uczenia. Zyska umiejętność integracji systemów uczących się z istniejącymi aplikacjami Java. Opanuje metody testowania i walidacji systemów uczenia maszynowego. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w implementacji zaawansowanych technik uczenia ze wzmocnieniem.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Praktyczna znajomość języka Java
• Podstawy matematyki i statystyki
• Doświadczenie w programowaniu obiektowym
• Podstawowa wiedza o uczeniu maszynowym

Zagadnienia

• Fundamenty uczenia ze wzmocnieniem
• Algorytmy Q-learning i SARSA
• Policy Gradient Methods
• Implementacja agentów
• Środowiska symulacyjne
• Multi-agent Systems
• Transfer Learning
• Optymalizacja algorytmów
• Systemy rekomendacji
• Robotyka i kontrola
• Testowanie systemów AI
• Integracja z aplikacjami

Poznaj naszą firmę