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 redan inskrivnaAvancerad
Rekommenderad erfarenhet37 kapitel
Flexibelt schema
Lär dig i din egen taktSe kursmoduler
Resultat
Läranderesultat
Moduler
Omdömen
Rekommendationer
Codefinitys fördelar
Vanliga frågor
Resultat
Läranderesultat
Moduler
Omdömen
Rekommendationer
Codefinitys fördelar
Vanliga frågor
Vad du kommer att lära dig
- 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 att känna till
Skaffa ett yrkescertifikatLägg till på din LinkedIn-profil
Bedömningar37 uppgifter
AI-copilotDin personliga assistent
Utrusta ditt företag med banbrytande Data och AI kompetens.
Gå med anställda från ledande företag och många av Fortune 100-företagen som litar på Codefinity för att höja sina färdigheter.
Denna kurs är för dig, om...
Du förbereder dig för en befordranPositionera dig för karriärutveckling genom att skaffa nya färdigheter och kunskaper som får dig att sticka ut för din arbetsgivare.
Du är en arbetssökande som vill förbättra ditt CVLägg till värdefulla färdigheter i ditt CV och gör dig mer attraktiv för potentiella arbetsgivare. Denna kurs ger dig en konkurrensfördel på arbetsmarknaden.
Du vill slippa 9-till-5-rutinenVår kurs ger dig de färdigheter som krävs för att övergå till frilans- eller distansarbete, vilket ger dig frihet att arbeta på dina villkor.
Du brinner för kontinuerligt lärandeHåll dig i framkant i den snabbt utvecklande IT-branschen med vår heltäckande kurs. Den är designad för livslånga elever som ständigt vill förbättra sina färdigheter och sin kunskap.
Dataingenjörskurs
Få ett yrkescertifikat
Lägg till detta certifikat till din LinkedIn-profil, meritförteckning eller CV
Dela det på sociala medier och vid din prestationsutvärdering
Dela det på sociala medier och vid din prestationsutvärdering
Det finns 5 moduler i denna kurs
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?Förhandsgranska
- RL vs Other Learning ParadigmsFörhandsgranska
- Markov Decision ProcessFörhandsgranska
- Episodes and ReturnsFörhandsgranska
- Model, Policy, and ValuesFörhandsgranska
- Exploration vs ExploitationFörhandsgranska
- Gymnasium BasicsFörhandsgranska
- Challenge: Setting Up an EnvironmentFörhandsgranska
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?Förhandsgranska
- Bellman EquationsFörhandsgranska
- Optimality ConditionsFörhandsgranska
- Policy EvaluationFörhandsgranska
- Policy ImprovementFörhandsgranska
- Generalized Policy IterationFörhandsgranska
- Policy IterationFörhandsgranska
- Value IterationFörhandsgranska
- Challenge: Dynamic ProgrammingFörhandsgranska
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?Förhandsgranska
- Value Function EstimationFörhandsgranska
- Monte Carlo ControlFörhandsgranska
- Exploration ApproachesFörhandsgranska
- On-Policy Monte Carlo ControlFörhandsgranska
- Off-Policy Monte Carlo ControlFörhandsgranska
- Incremental ImplementationsFörhandsgranska
- Challenge: Monte Carlo MethodsFörhandsgranska
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.
Valt av studenter från de allra bästa skolorna
Inkluderar 30 av de 30 absolut bästa högskolorna i USA
Varför folk väljer Codefinity för sin karriär
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.
Rekommenderas om du är intresserad av att lära digPython
Codefinitys fördelar
AI-assisterat lärande
Omfamna fascinationen för tekniska färdigheter! Vår AI-assistent ger feedback i realtid, personliga tips och felanalyser, vilket gör att du kan lära dig med självförtroende.
Arbetsytor
Med Arbetsytor kan du skapa och dela projekt direkt på vår plattform. Vi har förberett mallar för din bekvämlighet
Lärvägar
Ta kontroll över din karriärutveckling och inled din resa mot att bemästra de senaste teknologierna
Verkliga projekt
Verkliga projekt lyfter din portfölj och visar praktiska färdigheter för att imponera på potentiella arbetsgivare
Full tillgång till katalogen
Ett abonnemang öppnar denna kurs och hela vår katalog av projekt och färdigheter.Lås upp tillgång till Introduction to Reinforcement Learning och resten av vår förstklassiga katalog
Topprankat, kurerat innehållNya kurser tillagda varje veckaAI-assistent för att besvara eventuella frågorEngagerad gemenskap av studenterProBästa introduktionserbjudande$12 /månadFaktureras årligen
100+ topprankade kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser
20+ praktiska verkliga projektPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorUltimateAllt du behöver för att lyfta din karriär$25 /månadFaktureras årligen
100+ topprankade kurserAvslutningscertifikatAI-assistent i alla kurser20+ praktiska verkliga projektPersonliga studieplanerObegränsade arbetsytorDitt abonnemang inkluderar även:
Vanliga frågor
Är Codefinity investeringen värd?
Vi tror det! Våra kurser, designade av branschexperter, erbjuder relevanta och eftertraktade färdigheter. Med interaktivt innehåll och praktiska projekt förbättrar du din lärandeupplevelse, lyfter din karriär och håller dig i framkant på arbetsmarknaden.
Varför behöver jag Codefinity?
Codefinity utrustar dig med väsentliga kunskaper inom programmering, datavetenskap och AI för dagens arbetsmarknad. Oavsett om du börjar en ny karriär, avancerar i din nuvarande roll eller lär dig något nytt, ger våra interaktiva kurser dig den kunskap och erfarenhet du behöver. Lämplig för alla nivåer har Codefinity ett Trustpilot-betyg på 4.4 och över 1,5 miljoner användare världen över, vilket säkerställer att du är i trygga händer.
Är Codefinity bra för nybörjare?
Absolut! Våra kurser är designade för nybörjare och erbjuder även avancerat innehåll för erfarna elever. Oavsett om du är ny eller vill utöka dina kunskaper har vi rätt kurs för dig.
Är de färdigheter som lärs ut på Codefinity uppdaterade enligt branschstandard?
Ja, vår läroplan uppdateras regelbundet för att matcha aktuella branschtrender och bästa praxis, så att du lär dig relevanta färdigheter, inklusive det senaste inom datavetenskap och AI.
Känns Codefinity-certifikat igen av arbetsgivare?
Våra certifikat visar dina färdigheter. Även om erkännandet varierar har många utexaminerade framgångsrikt använt dem för att stärka sina CV:n och avancera sina karriärer.
Hur mycket tid behöver jag lägga på Codefinity-kurser?
Våra självstyrda kurser låter dig lära i din egen takt. Lägg så lite eller så mycket tid du behöver beroende på ditt schema och dina mål.
Finns det någon nöjdhetsgaranti?
Ja, vi erbjuder 30 dagars pengarna-tillbaka-garanti. Om du inte är nöjd, begär en återbetalning inom 30 dagar. Se vår återbetalningspolicy för detaljer.
Hur avbryter jag mitt abonnemang?
Gå till dina kontoinställningar och följ anvisningarna för att avbryta. Om du stöter på problem finns vårt supportteam tillgängligt för att hjälpa dig. Se vår avbokningspolicy för detaljer.
Har du fler frågor?
Formulera din fråga här
