Derin Öğrenme ve Destek Öğretiminin Temelleri

Yapay zeka sektörleri dönüştürüyor, ancak sinirsel ağlar ve özerk karar vermenin arkasındaki mekanikler çoğu zaman kara kutu gibi görünüyor.Bu kurs bu karmaşık sistemleri okunuşu kolay, yönetilebilir kavramlara bölüyor. Temel makine öğrenmesinin nasıl olduğunu bilmekten, derin mimarilerin karmaşık verileri nasıl işlediğini ve güçlendirme öğrenmesininin ajanların çevresel etkileşim yoluyla öğrenme ve gelişmelerine nasıl olanak sağladığını anlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Sinirsel ağların matematiksel temellerini ve geri yayılma sürecini anlamak - Konvülsif katmanlar ve transformatör modellerinin temelleri dahil olmak üzere modern mimarileri keşfedin - Ajan-çevre etkileşimlerini modellemek için güçlendirme öğrenme ilkelerini uygulayın - Markov Karar Süreçleri'nin mekaniklerini ve ödül fonksiyonlarının önemini öğrenin - Q-öğrenme ve özerk karar verme için politika eğilimlerinin temel kavramlarını öğrenin - Farklı veri zorlukları için doğru derin öğrenme yapılarını tanımlama egzersizleri Ders, temel terminoloji ve sinir ağlarının temel tarihi ile başlar ve sonra belirli derin öğrenme mimarileri ve güçlendirme öğrenmesinin mantığına geçer. Yazılı açıklamalar ve her kavramı güçlendiren kod tabanlı mantık egzersizleri ile ilerlersiniz. Bu kurs, temel veri biliminin ötesine geçmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; derin öğrenme veya güçlendirme öğrenmesiyle ilgili önceden bir deneyim gerekmez.Günün yapay zeka yeniliklerini yönlendiren temel teknolojilere yolculuğunuza başlayın.