Доступно

Искусственный интеллект: обучение с подкреплением на Python - (Курс 16 из 17)

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем эпиггон Никола Теслы, 13 мар 2019.

Цена: 32900р.
Взнос: 3538р.
89%

Основной список: 9 участников

Резервный список: 3 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. 13 мар 2019
    #1
    эпиггон Никола Теслы
    эпиггон Никола Теслы ЧКЧлен клуба (А)
    Искусственный интеллект: обучение с подкреплением на Python
    Screenshot_67.png

    Автор: Lazy Programmer Inc.
    Формат: транскрибация видео
    Продолжительность: ~ 8.5 ч
    Перевод: Красный Кут
    Тип перевода: Транскрибация с русским переводом

    Дата выдачи курса 18.01.20
    Демо перевод скачать


    Решил сделать перевод всех курсов Lazy Programmer Inc. о искусственном интеллекте, машинном обучении,- взяв за основу материалы из этой складчины.
    Другие курсы автора смотрите у меня в подписи

    ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ?

    – применять градиент-ориентированное машинное обучение с учителем для обучения с подкреплением;
    – понимать обучение с подкреплением на техническом уровне;
    – понимать связь между обучением с подкреплением и психологией;
    - реализовывать 17 различных алгоритмов обучения с подкреплением

    ТРЕБОВАНИЯ

    – дифференциальное счисление;
    – теория вероятностей;
    – марковские модели;
    – инструментарий Numpy;
    – опыт работы с хотя бы несколькими методами машинного обучения с учителем;
    – градиентный спуск;
    – хорошие навыки в объектно-ориентированном программировании.
    – дифференциальное счисление;
    – теория вероятностей;
    – объектно-ориентированное программирование;
    – написание кода на Python: условный оператор, операторы цикла, списки, словари, наборы;
    – написание кода в Numpy: матричные и векторные операции;
    – линейная регрессия;
    – градиентный спуск.

    ОПИСАНИЕ

    Когда говорят об искусственном интеллекте, то обычно не подразумевают машинное обучение с учителем или без него – решаемые ими задачи кажутся тривиальными, по сравнению с тем, что делает ИИ, - играет в шахматы и го, водит машины, проходит видеоигры на сверхсложном уровне.

    Обучение с подкреплением стало в последнее время популярным как для этих целей, так и для многого другого. Во многом подобно глубокому обучению, значительная часть теоретических основ была исследована в 70-х и 80-х годах, но до недавнего времени мы не имели возможности воочию наблюдать те удивительные результаты, на которые способно обучение с подкреплением.

    В 2016 году мы увидели, как Google AlphaGo победила чемпиона по игре в го. Мы увидели, как ИИ играет в видеоигры вроде Doom и SuperMario. Самодвижущиеся автомобили начали ездить по настоящим дорогам без водителей и даже перевозить пассажиров (как Uber), и всё это – без помощи человека. И если это уже кажется удивительным, то приготовьтесь – закон ускорения отдачи гласит, что это развитие будет только расти по экспоненте.

    Овладение машинным обучением с учителем и без – это не такое и маленькое достижение. Так, на сегодняшний день у меня уже более ШЕСТНАДЦАТИ (16!) курсов, посвящённым только этой тематике.

    И всё же обучение с подкреплением открывает перед нами целый новый мир. При прохождении курса вы узнаете, что парадигма обучения с подкреплением в большей степени отличается от обучения с учителем и без учителя, чем они сами друг от друга.

    Это привело к новому и удивительному пониманию как поведенческой психологии, так и нейробиологии. Как вы узнаете из этого курса, существует много аналогичных процессов, когда речь заходит об обучении агента, животного или даже человека. Пока что это – ближайшее к настоящему общему искусственному интеллекту.

    Что охватывает этот курс?

    – проблема многорукого бандита и дилемма исследования и использования;

    – способы расчёта средних и скользящих средних, а также их взаимосвязь со стохастическим градиентным спуском;

    – марковские процессы принятия решений;

    – динамическое программирование;

    – метод Монте-Карло;

    – метод временных различий.

    – методы аппроксимации (т. е. как подключить глубокую нейронную сеть или другую дифференцируемую модель к алгоритму обучения с подкреплением).

    Если вы готовы принять совершенно новый вызов и изучить ранее невиданные в традиционном машинном обучении с учителем и без, или даже в глубоком обучении методы ИИ – этот курс для вас.

    До встречи на занятиях!

     
    Последнее редактирование: 6 янв 2020
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. tina1
      tina1 участвует.
      14 дек 2020
    2. Rootf69
      Rootf69 участвует.
      19 сен 2020
    3. Stopudovich
      Stopudovich участвует.
      21 янв 2020
    4. skladchik.com
      sibbora не участвует.
      20 янв 2020

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      17 янв 2020
    2. skladchik.com
      Взнос составляет 3538р.
      15 янв 2020
    3. skladchik.com
      Складчина активна.
      15 янв 2020
    4. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 15.01.2020.
      13 янв 2020
  3. Обсуждение
  4. 20 мар 2019
    #2
    Quicksilver
    Quicksilver ДолжникДолжник
    Заголовок бы поправить, 17я же часть? в подписи так указано
     
  5. 2 сен 2019
    #3
    Yarny
    Yarny ДолжникДолжник
    У этого автора появились похоже еще новые курсы, планируете их переводить?
    Например заметил у данного автора курс по TansorFlow 2.0 - глянул привью, очень мощный курс))
    Ссылка на него здесь

    Было бы круто, если бы всю серию полностью перевели. :)
     
  6. 14 сен 2019
    #4
    Артём Белов
    Артём Белов ОргОрганизатор
    Я не понял. А где остальные 16 частей?
     
  7. 12 окт 2019
    #5
    эпиггон Никола Теслы
    эпиггон Никола Теслы ЧКЧлен клуба (А)
    В моей подписи стоят
     
  8. 13 янв 2020
    #6
    эпиггон Никола Теслы
    эпиггон Никола Теслы ЧКЧлен клуба (А)
    Как дела коллеги?)
     
  9. 13 янв 2020
    #7
    serg-666
    serg-666 ЧКЧлен клуба
    Норм дела))) Судя по всему история повторяется. Братцы - кролики снова ломанули по огородам
     
Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.

Поделиться этой страницей