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
Курс
90 Вже зареєстровані учніПросунутий
Рекомендований досвід37 глави
Гнучкий графік
Вчіться у своєму темпіПереглянути модулі курсу
Результати
Результати навчання
Модулі
Відгуки
Рекомендації
Переваги Codefinity
Часті запитання
Результати
Результати навчання
Модулі
Відгуки
Рекомендації
Переваги Codefinity
Часті запитання
Що ви навчитеся
- 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.
Деталі для знання
Отримайте сертифікат кар'єриДодайте до свого профілю LinkedIn
Оцінки37 завдання
ШІ-співпілотВаш особистий асистент
Оснастіть свій бізнес передовими Дані та ШІ експертиза.
Приєднуйтесь до співробітників провідних компаній та багатьох з Fortune 100, які довіряють Codefinity для підвищення своїх навичок.
Цей курс для вас, якщо...
Ви готуєтеся до підвищенняПозиціонуйте себе для кар'єрного зростання, здобуваючи нові навички та знання, які виділять вас перед роботодавцем
Ви шукач роботи, який хоче покращити своє резюмеДодайте цінні навички до свого резюме і зробіть себе більш привабливим для потенційних роботодавців. Цей курс надасть вам конкурентну перевагу на ринку праці.
Ви хочете втекти від рутини з 9 до 5Наш курс надає навички, необхідні для переходу на фріланс або віддалену роботу, даючи вам свободу працювати на своїх умовах.
Ви захоплені безперервним навчаннямЗалишайтеся попереду в швидко розвиваючійся ІТ-сфері з нашим всебічним курсом. Він розроблений для тих, хто навчається протягом усього життя і хоче постійно вдосконалювати свої навички та знання.
Курс інженера даних
Отримайте сертифікат кар'єри
Додайте цей сертифікат до свого профілю LinkedIn, резюме або CV
Поділіться цим у соціальних мережах та у своєму огляді продуктивності
Поділіться цим у соціальних мережах та у своєму огляді продуктивності
Є 5 модулі в цьому курсі
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?Попередній перегляд
- RL vs Other Learning ParadigmsПопередній перегляд
- Markov Decision ProcessПопередній перегляд
- Episodes and ReturnsПопередній перегляд
- Model, Policy, and ValuesПопередній перегляд
- Exploration vs ExploitationПопередній перегляд
- Gymnasium BasicsПопередній перегляд
- Challenge: Setting Up an EnvironmentПопередній перегляд
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?Попередній перегляд
- Bellman EquationsПопередній перегляд
- Optimality ConditionsПопередній перегляд
- Policy EvaluationПопередній перегляд
- Policy ImprovementПопередній перегляд
- Generalized Policy IterationПопередній перегляд
- Policy IterationПопередній перегляд
- Value IterationПопередній перегляд
- Challenge: Dynamic ProgrammingПопередній перегляд
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?Попередній перегляд
- Value Function EstimationПопередній перегляд
- Monte Carlo ControlПопередній перегляд
- Exploration ApproachesПопередній перегляд
- On-Policy Monte Carlo ControlПопередній перегляд
- Off-Policy Monte Carlo ControlПопередній перегляд
- Incremental ImplementationsПопередній перегляд
- Challenge: Monte Carlo MethodsПопередній перегляд
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.
- What is Temporal Difference Learning?Попередній перегляд
- TD(0): Value Function EstimationПопередній перегляд
- SARSA: On-Policy TD LearningПопередній перегляд
- Q-Learning: Off-Policy TD LearningПопередній перегляд
- Generalization of TD LearningПопередній перегляд
- Challenge: Temporal Difference LearningПопередній перегляд
З нами навчаються студенти найкращих університетів світу
Включаючи 30 з топ-30 коледжів США
Чому люди обирають Codefinity для своєї кар'єри
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.
Рекомендовано, якщо ви зацікавлені в навчанніPython
Переваги Codefinity
Навчання з підтримкою ШІ
Захоплюйтеся технічними навичками! Наш ШІ-асистент надає зворотний зв'язок у реальному часі, персоналізовані підказки та пояснення помилок, надаючи вам можливість вчитися з упевненістю.
Робочі простори
Завдяки робочим просторам ви можете створювати та ділитися проектами безпосередньо на нашій платформі. Ми підготували шаблони для вашої зручності
Навчальні треки
Візьміть під контроль свій кар'єрний розвиток і почніть свій шлях до освоєння новітніх технологій
Проекти з реального світу
Проекти з реального світу підвищують ваш портфоліо, демонструючи практичні навички, щоб вразити потенційних роботодавців
Повний доступ до каталогу
Одна підписка відкриває цей курс і весь наш каталог проектів і навичок.Відкрийте доступ до Introduction to Reinforcement Learning та решти нашого найкращого в своєму класі каталогу
Найвищий рейтинг, кураторський контентНові курси додані щотижняШІ-асистент щоб відповісти на будь-які запитанняПристрасна спільнота учнівProНайкраща вступна пропозиція$12 /місяцьРахунок виставляється щорічно
100+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах
20+ практичних проектів з реального світуПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториUltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно
100+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах20+ практичних проектів з реального світуПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториВаша підписка також включає:
Часті запитання
Чи варто інвестувати в Codefinity?
Ми так вважаємо! Наші курси, розроблені експертами галузі, пропонують актуальні, затребувані навички. Завдяки інтерактивному контенту та практичним проектам ви покращите свій навчальний досвід, підвищите кар'єру та залишатиметеся попереду на ринку праці.
Чому мені потрібен Codefinity?
Codefinity надає вам необхідні навички кодування, науки про дані та ШІ для сучасного ринку праці. Незалежно від того, чи починаєте ви нову кар'єру, просуваєтеся в поточній ролі або вивчаєте щось нове, наші інтерактивні курси надають необхідні знання та досвід. Підходить для всіх рівнів навичок, Codefinity має рейтинг Trustpilot 4.4 і понад 1.5 мільйона користувачів по всьому світу, що гарантує, що ви в надійних руках.
Чи підходить Codefinity для початківців?
Абсолютно! Наші курси розроблені для початківців, а також пропонують розширений контент для досвідчених учнів. Незалежно від того, чи ви новачок, чи розширюєте свої знання, у нас є відповідний курс для вас.
Чи відповідають навички, які викладаються на Codefinity, сучасним стандартам галузі?
Так, наша навчальна програма регулярно оновлюється, щоб відповідати сучасним тенденціям галузі та найкращим практикам, забезпечуючи вам вивчення актуальних навичок, включаючи новітні в науці про дані та ШІ.
Чи визнаються сертифікати Codefinity роботодавцями?
Наші сертифікати демонструють ваші навички. Хоча визнання роботодавцями може відрізнятися, багато випускників успішно використовували їх для покращення резюме та просування кар'єри.
Скільки часу мені потрібно приділити курсам Codefinity?
Наші курси з самостійним темпом дозволяють вам вчитися у зручний для вас час. Витрачайте стільки часу, скільки вам потрібно, залежно від вашого графіка та цілей.
Чи є гарантія задоволення?
Так, ми пропонуємо 30-денну гарантію повернення грошей. Якщо ви не задоволені, запитайте повернення протягом 30 днів. Дивіться нашу політику повернення для деталей.
Як скасувати підписку?
Перейдіть до налаштувань облікового запису та дотримуйтесь інструкцій для скасування. Якщо у вас виникнуть проблеми, наша команда підтримки готова допомогти. Зверніться до нашої політики скасування для деталей.
Ще є запитання?
Напишіть ваше запитання тут
