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
Kurs
90 Studenter allerede påmeldtAvansert
Anbefalt erfaring37 kapitler
Fleksibel timeplan
Lær i ditt eget tempoVis kursmoduler
Resultater
Læringsutbytte
Moduler
Attester
Anbefalinger
Fordeler med Codefinity
Vanlige spørsmål
Resultater
Læringsutbytte
Moduler
Attester
Anbefalinger
Fordeler med Codefinity
Vanlige spørsmål
Hva 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 å vite
Skaff deg et yrkessertifikatLegg til på din LinkedIn-profil
Vurderinger37 oppgaver
KI-kopiilotDin personlige assistent
Utstyr bedriften din med toppmoderne teknologi Data og KI ekspertise.
Bli med ansatte fra ledende selskaper og mange av Fortune 100 som stoler på Codefinity for å løfte sine ferdigheter.
Dette kurset er for deg, hvis...
Du forbereder deg på en forfremmelsePosisjonér deg for karrierefremgang ved å tilegne deg nye ferdigheter og kunnskaper som vil få deg til å skille deg ut for din arbeidsgiver
Du er en jobbsøker som ønsker å forbedre CV-en dinLegg til verdifulle ferdigheter på CV-en din og gjør deg mer attraktiv for potensielle arbeidsgivere. Dette kurset vil gi deg et konkurransefortrinn på jobbmarkedet.
Du vil slippe den 9-til-5 hverdagenKurset vårt gir deg ferdighetene som trengs for å gå over til frilansing eller fjernarbeid, og gir deg friheten til å jobbe på dine premisser.
Du brenner for kontinuerlig læringHold deg i forkant i det raskt utviklende IT-feltet med vårt omfattende kurs. Det er designet for livslange lærere som ønsker kontinuerlig å forbedre sine ferdigheter og kunnskaper.
Dataingeniørkurs
Få et karrieresertifikat
Legg til denne kvalifikasjonen i LinkedIn-profilen din, CV-en eller CV-en din
Del det på sosiale medier og i din prestasjonsvurdering
Del det på sosiale medier og i din prestasjonsvurdering
Det er 5 moduler i dette kurset
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.
Utvalgt av studenter fra de fremragende skolene
Inkludert 30 av de 30 fremragende universitetene i USA.
Hvorfor folk velger Codefinity for karrieren sin
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.
Anbefalt hvis du er interessert i å lærePython
Fordeler med Codefinity
KI-assistert læring
Omfavn fascinasjonen for teknologiske ferdigheter! Vår KI-assistent gir sanntidstilbakemelding, personlige hint og forklaringer på feil, slik at du kan lære med selvtillit.
Arbeidsområder
Med arbeidsområder kan du opprette og dele prosjekter direkte på plattformen vår. Vi har forberedt maler for din bekvemmelighet
Læringsspor
Ta kontroll over din karriereutvikling og start din vei mot å mestre de nyeste teknologiene
Reelle prosjekter
Reelle prosjekter løfter porteføljen din, og viser praktiske ferdigheter som imponerer potensielle arbeidsgivere
Full tilgang til katalogen
Et abonnement gir tilgang til dette kurset og hele katalogen vår av prosjekter og ferdigheter.Lås opp tilgang til Introduction to Reinforcement Learning og resten av vår førsteklasses katalog
Topprangeret, kuratert innholdNye kurs lagt til ukentligKI-assistent for å svare på spørsmålLidenskapelig fellesskap av studenterProBeste introduksjonstilbud$12 /månedFakturert årlig
100+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs
20+ praktiske reelle prosjekterPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderUltimateAlt du trenger for å styrke karrieren din$25 /månedFakturert årlig
100+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs20+ praktiske reelle prosjekterPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderAbonnementet ditt inkluderer også:
Ofte stilte spørsmål
Er Codefinity verdt investeringen?
Vi tror det! Kursene våre, designet av bransjeeksperter, tilbyr relevante og etterspurte ferdigheter. Med interaktivt innhold og praktiske prosjekter vil du forbedre læringsopplevelsen, booste karrieren din og holde deg i forkant på arbeidsmarkedet.
Hvorfor trenger jeg Codefinity?
Codefinity utruster deg med essensielle koding, data- og KI-ferdigheter for dagens arbeidsmarked. Enten du starter en ny karriere, avanserer i din nåværende rolle eller lærer noe nytt, gir våre interaktive kurs deg kunnskapen og erfaringen som trengs. Egnet for alle ferdighetsnivåer, har Codefinity en Trustpilot-rating på 4.4 og over 1,5 millioner brukere verden over, noe som sikrer at du er i gode hender.
Er Codefinity bra for nybegynnere?
Absolutt! Kursene våre er designet for nybegynnere og tilbyr også avansert innhold for erfarne studenter. Enten du er ny eller utvider kunnskapen din, har vi riktig kurs for deg.
Er ferdighetene som læres på Codefinity oppdatert i henhold til bransjestandarder?
Ja, læreplanen vår oppdateres regelmessig for å samsvare med dagens bransjetrender og beste praksis, noe som sikrer at du lærer relevante ferdigheter, inkludert det nyeste innen datavitenskap og KI.
Er Codefinity-sertifikatene anerkjent av arbeidsgivere?
Sertifikatene våre demonstrerer dine ferdigheter. Selv om arbeidsgiveranerkjennelsen varierer, har mange kandidater brukt dem med suksess for å forbedre CV-en og fremme karrieren.
Hvor mye tid må jeg sette av til Codefinity-kurs?
Våre selvstyrte kurs lar deg lære i ditt eget tempo. Bruk så lite eller så mye tid som du trenger basert på timeplanen og målene dine.
Er det en tilfredshetsgaranti?
Ja, vi tilbyr 30 dagers pengene-tilbake-garanti. Hvis du ikke er fornøyd, kan du be om refusjon innen 30 dager. Se vår refusjonspolicy for detaljer.
Hvordan kansellerer jeg abonnementet mitt?
Gå til kontoinnstillingene dine og følg instruksjonene for å kansellere. Hvis du støter på problemer, er supportteamet vårt tilgjengelig for å hjelpe. Se vår kanselleringspolicy for detaljer.
Fortsatt spørsmål?
Skriv spørsmålet ditt her
