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
Kurssi
90 Opiskelijat jo ilmoittautuneetEdistynyt
Suositeltu kokemus37 luvut
Joustava aikataulu
Opiskele omaan tahtiisiNäytä kurssin moduulit
Tulokset
Oppimistulokset
Moduulit
Asiakaskokemukset
Suositukset
Codefinityn edut
Usein kysytyt kysymykset
Tulokset
Oppimistulokset
Moduulit
Asiakaskokemukset
Suositukset
Codefinityn edut
Usein kysytyt kysymykset
Mitä tulet oppimaan
- 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.
Lisätiedot
Hanki ammatillinen todistusLisää LinkedIn-profiiliisi
Arvioinnit37 tehtävät
TekoälykumppaniHenkilökohtainen avustajasi
Varusta yrityksesi huipputeknologialla Data ja tekoäly asiantuntemus.
Liity johtavien yritysten työntekijöihin ja monien Fortune 100 -yritysten joukkoon, jotka luottavat Codefinityyn parantaakseen taitojaan.
Tämä kurssi on sinua varten, jos...
Valmistaudut ylennykseenEroudu työpaikallasi hankkimalla uusia taitoja ja tietoa, jotka vievät uraasi eteenpäin.
Etsit töitä ja haluat parantaa ansioluetteloasiLisää arvokkaita taitoja ansioluetteloosi ja tee itsestäsi houkuttelevampi työnantajille. Tämä kurssi antaa sinulle kilpailuedun työmarkkinoilla.
Haluat paeta 9–5-arjen rutiiniaKurssimme opettaa taidot siirtyä freelance- tai etätyöhön, antaen sinulle vapauden työskennellä omilla ehdoillasi.
Olet intohimoinen jatkuvaan oppimiseenPysy kehityksen kärjessä nopeasti muuttuvalla IT-alalla kattavan kurssimme avulla. Se on suunniteltu elinikäisille oppijoille, jotka haluavat jatkuvasti kehittää taitojaan ja tietämystään.
Tietoinsinöörin kurssi
Hanki ammatillinen todistus
Lisää tämä todistus LinkedIn-profiiliisi, ansioluetteloosi tai CV:hesi
Jaa se sosiaalisessa mediassa ja suoritusarvioinnissasi
Jaa se sosiaalisessa mediassa ja suoritusarvioinnissasi
On 5 moduulia tässä kurssissa
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.
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.
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.
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.
Opiskelijoiden valitsema parhaista kouluista
Sisältäen 30:sta yhdysvaltojen 30 parasta korkeakoulua
Miksi ihmiset valitsevat Codefinityn uralleen
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.
Suositeltu, jos olet kiinnostunut oppimaanPython
Codefinityn edut
Tekoälyavusteinen oppiminen
Omaksu teknologiaosaamisen kiehtovuus! Tekoälyavustajamme antaa reaaliaikaista palautetta, henkilökohtaisia vinkkejä ja virheiden selityksiä, jotta opit luottavaisin mielin.
Työtilat
Työtilojen avulla voit luoda ja jakaa projekteja suoraan alustallamme. Olemme valmiiksi suunnitelleet mallit sinun helpottamiseksi.
Oppimispolut
Ota hallintaasi urakehityksesi ja aloita matkasi uusimpien teknologioiden hallintaan
Todelliset projektit
Todelliset projektit kohottavat portfoliotasi, esitellen käytännön taitoja, joilla vakuutat työnantajat.
Täysi pääsy katalogiin
Yksi tilaus avaa tämän kurssin ja koko projektien sekä taitojen katalogimme.Avaa pääsy kohteeseen Introduction to Reinforcement Learning ja muuhun huippuluokan katalogiimme
Korkeatasoista, huolella valittua sisältöäUusia kursseja lisätty viikoittainTekoälyavustaja vastatakseen kaikkiin kysymyksiinIntohimoinen yhteisö oppijoitaProParas aloitustarjous$12 /kuukausiLaskutetaan vuosittain
100+ korkealle arvosteltua kurssiaSuoritustodistuksetTekoälyavustaja kaikissa kursseissa
20+ käytännön todellista projektiaHenkilökohtaiset opintopolutRajoittamattomat työtilatUltimateKaikki mitä tarvitset urasi vauhdittamiseen$25 /kuukausiLaskutetaan vuosittain
100+ korkealle arvosteltua kurssiaSuoritustodistuksetTekoälyavustaja kaikissa kursseissa20+ käytännön todellista projektiaHenkilökohtaiset opintopolutRajoittamattomat työtilatTilauksesi sisältää myös:
Usein kysytyt kysymykset
Kannattaako Codefinityhin sijoittaa?
Uskomme niin! Alan asiantuntijoiden suunnittelemat kurssimme tarjoavat ajankohtaisia ja kysyttyjä taitoja. Interaktiivisen sisällön ja käytännön projektien avulla parannat oppimiskokemustasi, urakehitystäsi ja pysyt työmarkkinoiden kärjessä.
Miksi tarvitsen Codefinityä?
Codefinity varustaa sinut välttämättömillä koodaus-, datatiede- ja tekoälytaitoilla nykyisen työmarkkinan tarpeisiin. Olitpa aloittamassa uutta uraa, etenemässä nykyisessä roolissasi tai opiskelemassa jotain uutta, interaktiiviset kurssimme tarjoavat tarvittavat tiedot ja kokemuksen. Sopii kaikentasoisille, ja Codefinityllä on Trustpilot-arvoitus 4.4 sekä yli 1,5 miljoonaa käyttäjää maailmanlaajuisesti, joten olet hyvissä käsissä.
Onko Codefinity hyvä aloittelijoille?
Ehdottomasti! Kurssimme on suunniteltu aloittelijoille ja tarjoaa lisäksi edistynyttä sisältöä kokeneemmille oppijoille. Olitpa uusi tai laajentamassa tietojasi, meillä on sinulle sopiva kurssi.
Ovatko Codefinityn opettamat taidot ajan tasalla teollisuusstandardeiden kanssa?
Kyllä, opetussuunnitelmaamme päivitetään säännöllisesti vastaamaan nykyisiä trendejä ja parhaita käytäntöjä, jotta opit ajankohtaisia taitoja, mukaan lukien viimeisimmät datatieteen ja tekoälyn saavutukset.
Tunnustavatko työnantajat Codefinityn todistukset?
Todistuksemme osoittavat taitosi. Vaikka työnantajien arvostus vaihtelee, monet valmistuneet ovat hyödyntäneet niitä menestyksekkäästi ansioluettelonsa parantamiseen ja uran edistämiseen.
Kuinka paljon aikaa minun täytyy käyttää Codefinityn kursseihin?
Itseohjautuvat kurssimme antavat sinun oppia omaan tahtiisi. Käytä niin vähän tai paljon aikaa kuin aikataulusi ja tavoitteidesi sallivat.
Onko tyytyväisyystakuu?
Kyllä, tarjoamme 30 päivän rahat takaisin -takuun. Jos et ole tyytyväinen, pyydä hyvitys 30 päivän sisällä. Katso palautuskäytäntömme lisätietoja varten.
Miten peruutan tilaukseni?
Siirry tilin asetuksiin ja seuraa peruuttamisohjeita. Jos kohtaat ongelmia, tukitiimimme auttaa mielellään. Katso peruutuskäytäntömme lisätietoja varten.
Onko vielä kysymyksiä?
Kirjoita kysymyksesi tähän
