Wow, pengalaman belajar yang hebat aplikasi dunia nyata yang dibahas sangat relevan aku sudah menerapkan apa yang kupelajari
Deep Reinforcement Learning with Python: Train Virtual Agents with TD3 (dalam bahasa Inggris).
Menguasai dasar-dasar pembelajaran penguatan dan mengimplementasikan algoritma TD3 canggih di Python untuk melatih agen virtual untuk berjalan, berlari, dan menjelajahi lingkungan yang kompleks.
-
๐ฌ
Instruktur AI
Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja. -
๐
Mulai kapan saja
Tanpa jadwal atau tenggat โ belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau. -
๐
Dalam bahasa Indonesia
Pelajaran, tugas, dan sertifikat โ semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.
Tentang kursus ini
Mengerti bagaimana kecerdasan buatan belajar melalui trial and error adalah kunci untuk menguasai robotik modern dan pengambilan keputusan otonom. Kursus ini memandu Anda melalui prinsip-prinsip inti pembelajaran penguatan dalam, membawa Anda dari konsep dasar ke algoritma kendali berkelanjutan yang canggih.
Anda akan berpindah dari memahami interaksi agen-lingkungan dasar ke menulis kode Python yang bersih dan siap produksi untuk model Twin-Delayed DDPG (TD3). Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan panduan kode langkah demi langkah, Anda akan mendapatkan keterampilan yang diperlukan untuk merancang, menerapkan, dan melatih agen virtual cerdas untuk melakukan tugas fisik yang kompleks seperti berjalan dan berlari.
Apa yang akan kau pelajari:
- Mengerti matematika dasar dan konsep pembelajaran penguatan, termasuk Q-learning, gradien kebijakan, dan arsitektur aktor-kritikal.
- Implementasi kebijakan jaringan saraf menggunakan PyTorch dengan tip Python modern dan praktik kode bersih.
- Menguasai teori dan mekanika algoritma DDPG (TD3) dengan penundaan ganda untuk menangani ruang aksi terus menerus.
- Membuat dan melatih agen simulasi, seperti multi-joint walkers, untuk menjelajahi lingkungan virtual.
- Terapkan strategi debugging dan tuning hyperparameter modern untuk menstabilkan model pembelajaran penguatan dalam.
- Mengeksplorasi hubungan antara pembelajaran penguatan dan model bahasa modern, termasuk konsep seperti Pembelajaran Penguatan dari Tanggapan Manusia (RLHF).
Kursus ini dimulai dengan terminologi inti dan definisi dasar sebelum berkembang menjadi jaringan Q dalam dan gradien kebijakan. Anda kemudian akan mempelajari mekanika matematika model TD3 dan mengimplementasikan langkah demi langkah menggunakan lingkungan notebook Jupyter berbasis awan.
Kursus ini dirancang untuk pemula dalam pembelajaran penguatan yang memiliki pemahaman dasar Python dan ingin belajar bagaimana membangun agen AI otonom dari nol.
Mulai membaca hari ini untuk membangun agen pembelajaran penguatan tingkat lanjut pertama Anda.
Apa yang Anda dapatkan
-
๐
Sertifikat penyelesaian
Tambahkan ke profil LinkedIn Anda -
๐ฌ
Tutor AI pribadi
Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja. -
โพ๏ธ
Akses seumur hidup
Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa -
๐ฑ
Ponsel atau komputer
Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja -
๐ธ
Pengembalian 14 hari
Tanpa pertanyaan -
โก
Singkat dan fokus
2 jam 42 mnt konten praktis
Ulasan (8)
pengalaman belajar yang luar biasa penjelasannya sangat jelas dan temponya membuat saya tetap termotivasi sangat direkomendasikan!
Hmm, aku tidak yakin ini untuk pemula, itu mengasumsikan sedikit pengetahuan sebelumnya yang tidak secara eksplisit diajarkan, beberapa contohnya membingungkan.
Ini adalah pengalaman belajar yang hebat. penjelasan yang sangat jelas dan aliran logis yang membuat ide-ide kompleks mudah dipahami.
Kursus ini melebihi harapan saya aplikasi dunia nyata yang dibahas sangat berguna pekerjaan yang bagus!
itu adalah kursus yang solid strukturnya logis dan kebanyakan contohnya membantu bisa menggunakan beberapa skenario dunia nyata.
Wow, pengalaman belajar yang fantastis. strukturnya logis, dan saya merasa seperti saya belajar begitu banyak dalam waktu singkat. sangat direkomendasikan.
Sebuah kursus yang sangat brilian. jalur pembelajarannya logis, dan skenario dunia nyata membuatnya sangat mudah dipahami.
Pelajar lain juga mengambil
๐ Dengan sertifikat
(Inggris) Deep Reinforcement Learning with PyTorch: From DQN to SAC
Sertifikat
Praktik
AED 50.00
→
๐ Dengan sertifikat
Dasar-Dasar Pembelajaran dalam Lapangan dan Pembelajaran Penguatan
Sertifikat
Praktik
AED 50.00
→
๐ฅ Banyak diminati
๐ Dengan sertifikat
(Inggris) Introduction to Reinforcement Learning: From Q-Learning to Deep RL
Sertifikat
Praktik
AED 50.00
→
๐ Pilihan pelajar
๐ Dengan sertifikat
(Inggris) Deep Reinforcement Learning: Implementing Research Papers in PyTorch and TensorFlow
Sertifikat
Praktik
AED 50.00
→
Pertanyaan umum
Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +
Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.
Bagaimana cara membayar? +
Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu โ Stripe menanganinya dengan aman.
Bisakah saya mendapat refund? +
Ya โ refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.
Berapa lama saya akan punya akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.
Apakah saya akan mendapat sertifikat? +
Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.
Dibuat untuk pelajar di
Teknologi
Desain
Keuangan
Pemasaran
Kesehatan
Pendidikan
Perhotelan
Manufaktur