Программирование [OTUS] Reinforcement Learning

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: OTUS​

Название: Reinforcement Learning​

Продолжительность: 35 ч 20 мин Количество уроков: 24 Видео Язык: Русский Вес архива: 4,36 ГБ

Reinforcement Learning — это фундамент для создания систем, которые учатся принимать решения самостоятельно.

Кому подойдет этот курс

ML-инженерам

Курс поможет внедрять RL в продакшн: от оптимизации и управления ресурсами до алгоритмического трейдинга и работы со сложными динамическими системами.

Data Science специалистам

Подходит для тех, кто создает адаптивные модели и системы принятия решений, а также работает с рекомендательными системами, симуляциями и связкой RL + NLP.

Fullstack-разработчикам

Будет полезен разработчикам, которые хотят переходить в ML-направление или создавать интеллектуальные приложения: игровые AI, автоматизацию действий, адаптивные интерфейсы.

Системным аналитикам

Курс позволяет глубже понимать принципы проектирования бизнес-решений на основе RL: в финансах, логистике, автоматизации процессов и анализе поведения сложных систем.

Deep Learning инженерам

Отличный выбор для тех, кто работает с Deep RL в робототехнике, игровой индустрии, системах компьютерного зрения или исследовательских проектах.

Необходимые знания перед стартом

• базовые навыки Python;
• понимание линейной алгебры (векторы, матрицы, градиентные методы);
• опыт работы с библиотеками машинного обучения: pandas, sklearn, модели регрессии.

Что такое Reinforcement Learning

Reinforcement Learning — парадигма машинного обучения, в которой агент взаимодействует со средой, обучаясь методом проб и ошибок. RL используется в десятках индустрий благодаря способности оптимизировать решения в неопределённых и динамичных условиях.

• создание игровых ботов, которые учатся стратегии и превосходят игроков;
• обучение автономных роботов и дронов;
• алгоритмический трейдинг и управление портфелями;
• персонализация товаров и контента в e-commerce;
• оптимизация производственных цепочек и энергопотребления.

Чему вы научитесь

Базовые и классические методы RL

• понимать основы агента, среды, состояния и награды;
• применять Q-learning, SARSA, Monte Carlo;
• моделировать среды и настраивать агентов под задачи.

Deep Reinforcement Learning

• использовать нейросетевые модели в задачах RL;
• реализовывать DQN, PPO и современные алгоритмы Deep RL;
• работать с фреймворками для RL: Stable Baselines, RLlib.

Продвинутые методы RL

• осваивать оптимальное управление и динамические системы;
• использовать методы со скользящим горизонтом;
• разрабатывать решения на основе Model-based RL.

Что вы сможете делать после курса

• создавать игровых ботов и адаптивных NPC;
• разрабатывать автономных роботов и системы навигации;
• строить алгоритмические торговые стратегии;
• создавать персонализированные рекомендательные модели;
• оптимизировать процессы и системы управления в компании.

Практическая часть

После каждого вебинара вы получаете Jupyter Notebook с подробным разбором реального кейса. Это помогает закрепить теорию, понять механизмы работы агентов и быстро освоить современные инструменты Reinforcement Learning.

СКАЧАТЬ: