Introduction to Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) is a powerful branch of machine learning focused on training intelligent agents through interaction with their environment. In this course, you'll learn how agents gradually discover effective behaviors through trial and error. Beginning with core concepts like Markov decision processes and multi-armed bandits, you'll work your way through dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal difference learning.Show more
Kursus
90 Allerede tilmeldte studerendeAvanceret
Anbefalet erfaring37 kapitler
Fleksibel tidsplan
Lær i dit eget tempoSe kursusmoduler
Resultater
Læringsresultater
Moduler
Udtalelser
Anbefalinger
Codefinity-fordele
Ofte stillede spørgsmål
Resultater
Læringsresultater
Moduler
Udtalelser
Anbefalinger
Codefinity-fordele
Ofte stillede spørgsmål
Hvad du vil lære
- How agents learn through trial and error using rewards and feedback.
- How to model environments with Markov decision processes and solve basic decision problems.
- The role of exploration in learning, through the lens of multi-armed bandits.
- Different learning strategies: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal difference learning.
Detaljer at vide
Få et karrierecertifikatTilføj til din LinkedIn-profil
Evalueringer37 opgaver
KI-copilotDin personlige assistent
Udstyr din virksomhed med banebrydende teknologi Data og KI erfaring.
Slut dig til medarbejdere fra førende virksomheder og mange af Fortune 100, der stoler på Codefinity til at forbedre deres færdigheder.
Dette kursus er for dig, hvis...
Du forbereder dig på en forfremmelsePositioner dig for karrierefremskridt ved at tilegne dig nye færdigheder og viden, der får dig til at skille dig ud hos din arbejdsgiver
Du er jobsøgende, der ønsker at forbedre dit CVTilføj værdifulde færdigheder til dit CV og bliv mere attraktiv for potentielle arbejdsgivere. Dette kursus giver dig en konkurrencemæssig fordel på arbejdsmarkedet.
Du vil undslippe 9-til-5-rutinenVores kursus giver dig de færdigheder, der skal til for at skifte til freelance- eller fjernarbejde, så du kan arbejde på dine præmisser.
Du brænder for livslang læringHold dig førende i den hastigt udviklende IT-verden med vores omfattende kursus. Det er designet til livslange lærende, der hele tiden ønsker at forbedre deres færdigheder og viden.
Kursus for Dataingeniør
Opnå et erhvervscertifikat
Tilføj denne legitimationsoplysning til din LinkedIn-profil, CV eller resumé
Del det på sociale medier og i din præstationsvurdering
Del det på sociale medier og i din præstationsvurdering
Der er 5 moduler i dette kursus
Reinforcement Learning (RL) is a powerful branch of machine learning focused on training intelligent agents through interaction with their environment. In this course, you'll learn how agents gradually discover effective behaviors through trial and error. Beginning with core concepts like Markov decision processes and multi-armed bandits, you'll work your way through dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal difference learning.This section introduces the core principles of reinforcement learning, covering its defining features, mathematical foundations, and how agents learn from interaction and feedback. You'll also get hands-on with essential tools to prepare for building and training your first RL agents.
- What is RL?Forhåndsvisning
- RL vs Other Learning ParadigmsForhåndsvisning
- Markov Decision ProcessForhåndsvisning
- Episodes and ReturnsForhåndsvisning
- Model, Policy, and ValuesForhåndsvisning
- Exploration vs ExploitationForhåndsvisning
- Gymnasium BasicsForhåndsvisning
- Challenge: Setting Up an EnvironmentForhåndsvisning
This section explores the multi-armed bandit problem — a great setting for understanding the exploration-exploitation dilemma. You'll learn and implement algorithms that help agents make decisions under uncertainty, balancing reward maximization with the need to explore.
This section introduces dynamic programming as a powerful method for solving reinforcement learning problems when a complete model of the environment is available. You'll learn how to evaluate and improve policies using Bellman equations and explore core techniques like policy iteration, value iteration, and generalized policy iteration — building the theoretical foundation for future model-free methods.
- What is Dynamic Programming?Forhåndsvisning
- Bellman EquationsForhåndsvisning
- Optimality ConditionsForhåndsvisning
- Policy EvaluationForhåndsvisning
- Policy ImprovementForhåndsvisning
- Generalized Policy IterationForhåndsvisning
- Policy IterationForhåndsvisning
- Value IterationForhåndsvisning
- Challenge: Dynamic ProgrammingForhåndsvisning
This section introduces Monte Carlo methods for learning value functions and policies from complete episodes of experience. You'll explore both on-policy and off-policy approaches, understand how exploration affects learning, and implement incremental techniques to efficiently estimate returns — all without needing a model of the environment.
- What are Monte Carlo Methods?Forhåndsvisning
- Value Function EstimationForhåndsvisning
- Monte Carlo ControlForhåndsvisning
- Exploration ApproachesForhåndsvisning
- On-Policy Monte Carlo ControlForhåndsvisning
- Off-Policy Monte Carlo ControlForhåndsvisning
- Incremental ImplementationsForhåndsvisning
- Challenge: Monte Carlo MethodsForhåndsvisning
This section introduces temporal difference (TD) learning, a fundamental method in reinforcement learning that blends ideas from Monte Carlo and dynamic programming. You'll learn how to estimate value functions from incomplete episodes, explore both on-policy (SARSA) and off-policy (Q-learning) approaches, and discover how Monte Carlo methods and TD learning can be combined.
Udvalgt af studerende fra de allerbedste skoler
Inkluderer 30 af de 30 allerbedste universiteter i USA.
Hvorfor folk vælger Codefinity til deres karriere
Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.
Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Anbefalet, hvis du er interesseret i at lærePython
Codefinity-fordele
KI-assisteret læring
Omfavn fascinationen for teknologiske færdigheder! Vores KI-assistent giver feedback i realtid, personlige hints og fejlforklaringer, så du trygt kan lære.
Arbejdsområder
Med arbejdsområder kan du oprette og dele projekter direkte på vores platform. Vi har forberedt skabeloner til din bekvemmelighed
Læringsstier
Tag kontrol over din karriereudvikling og start din rejse mod at mestre den nyeste teknologi
Virkelige projekter
Virkelige projekter løfter din portefølje og viser praktiske færdigheder, der imponerer potentielle arbejdsgivere
Fuld adgang til kataloget
Et abonnement åbner dette kursus og hele vores katalog af projekter og færdigheder.Lås op for adgang til Introduction to Reinforcement Learning og resten af vores førsteklasses katalog
Topbedøjt, kurateret indholdNye kurser tilføjet ugentligtKI-assistent for at besvare ethvert spørgsmålPassioneret fællesskab af studerendeProBedste introduktionstilbud$12 /mdÅrlig fakturering
100+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser
20+ praktiske virkelige projekterPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderUltimateAlt du behøver for at booste din karriere$25 /mdÅrlig fakturering
100+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser20+ praktiske virkelige projekterPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderDit abonnement inkluderer også:
Ofte stillede spørgsmål
Er Codefinity investeringen værd?
Vi mener, det er værd at investere! Vores kurser, designet af brancheeksperter, tilbyder relevante og eftertragtede færdigheder. Med interaktivt indhold og praktiske projekter forbedrer du din læringsoplevelse, booster din karriere og forbliver på forkant med arbejdsmarkedet.
Hvorfor har jeg brug for Codefinity?
Codefinity udstyrer dig med essentielle færdigheder inden for kodning, datavidenskab og AI til nutidens arbejdsmarked. Uanset om du starter en ny karriere, avancerer i din nuværende rolle eller lærer noget nyt, giver vores interaktive kurser dig den nødvendige viden og erfaring. Velegnet til alle niveauer, med en Trustpilot-score på 4.4 og over 1,5 millioner brugere verden over, er du i trygge hænder.
Er Codefinity godt for begyndere?
Absolut! Vores kurser er designet til begyndere og byder også på avanceret indhold for erfarne studerende. Uanset om du er ny eller udvider din viden, har vi det rette kursus til dig.
Er de færdigheder, der undervises på Codefinity, opdaterede i forhold til branchestandarderne?
Ja, vores pensum opdateres løbende for at matche de aktuelle brancheretninger og bedste metoder, så du lærer relevante færdigheder, inklusiv det nyeste inden for datavidenskab og AI.
Er Codefinity-certifikater anerkendt af arbejdsgivere?
Vores certifikater bekræfter dine færdigheder. Selvom arbejdsgiveranerkendelsen varierer, har mange dimittender med succes brugt dem til at styrke deres CV og fremme deres karriere.
Hvor meget tid skal jeg afsætte til Codefinity-kurserne?
Vores selvstyrede kurser lader dig lære, når det passer dig. Brug så lidt eller så meget tid, som du har brug for, alt efter din tidsplan og dine mål.
Er der tilfredshedsgaranti?
Ja, vi tilbyder 30 dages pengene-tilbage-garanti. Hvis du ikke er tilfreds, kan du anmode om refusion inden for 30 dage. Se vores refusionspolitik for detaljer.
Hvordan annullerer jeg mit abonnement?
Gå til dine kontoindstillinger og følg instruktionerne for at annullere. Oplever du problemer, står vores supportteam klar til at hjælpe. Se vores afbestillingspolitik for yderligere detaljer.
Har du stadig spørgsmål?
Skriv dit spørgsmål her
