Доступно

Искусственный интеллект: обучение с подкреплением на Python - (Курс 16 из 17)

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем эпиггон Никола Теслы, 13 мар 2019.

Цена: 32 905р
Взнос: 3 538р
109%

Основной список: 9 участников

Резервный список: 3 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. 13 мар 2019
    #1
    эпиггон Никола Теслы
    эпиггон Никола Теслы ЧКЧлен клуба (А)
    Искусственный интеллект: обучение с подкреплением на Python
    Screenshot_67.png

    Автор: Lazy Programmer Inc.
    Формат: транскрибация видео
    Продолжительность: ~ 8.5 ч
    Перевод: Красный Кут
    Тип перевода: Транскрибация с русским переводом

    Дата выдачи курса 18.01.20
    Демо перевод скачать


    Решил сделать перевод всех курсов Lazy Programmer Inc. о искусственном интеллекте, машинном обучении,- взяв за основу материалы из этой складчины.
    Другие курсы автора смотрите у меня в подписи

    ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ?

    – применять градиент-ориентированное машинное обучение с учителем для обучения с подкреплением;
    – понимать обучение с подкреплением на техническом уровне;
    – понимать связь между обучением с подкреплением и психологией;
    - реализовывать 17 различных алгоритмов обучения с подкреплением

    ТРЕБОВАНИЯ

    – дифференциальное счисление;
    – теория вероятностей;
    – марковские модели;
    – инструментарий Numpy;
    – опыт работы с хотя бы несколькими методами машинного обучения с учителем;
    – градиентный спуск;
    – хорошие навыки в объектно-ориентированном программировании.
    – дифференциальное счисление;
    – теория вероятностей;
    – объектно-ориентированное программирование;
    – написание кода на Python: условный оператор, операторы цикла, списки, словари, наборы;
    – написание кода в Numpy: матричные и векторные операции;
    – линейная регрессия;
    – градиентный спуск.

    ОПИСАНИЕ

    Когда говорят об искусственном интеллекте, то обычно не подразумевают машинное обучение с учителем или без него – решаемые ими задачи кажутся тривиальными, по сравнению с тем, что делает ИИ, - играет в шахматы и го, водит машины, проходит видеоигры на сверхсложном уровне.

    Обучение с подкреплением стало в последнее время популярным как для этих целей, так и для многого другого. Во многом подобно глубокому обучению, значительная часть теоретических основ была исследована в 70-х и 80-х годах, но до недавнего времени мы не имели возможности воочию наблюдать те удивительные результаты, на которые способно обучение с подкреплением.

    В 2016 году мы увидели, как Google AlphaGo победила чемпиона по игре в го. Мы увидели, как ИИ играет в видеоигры вроде Doom и SuperMario. Самодвижущиеся автомобили начали ездить по настоящим дорогам без водителей и даже перевозить пассажиров (как Uber), и всё это – без помощи человека. И если это уже кажется удивительным, то приготовьтесь – закон ускорения отдачи гласит, что это развитие будет только расти по экспоненте.

    Овладение машинным обучением с учителем и без – это не такое и маленькое достижение. Так, на сегодняшний день у меня уже более ШЕСТНАДЦАТИ (16!) курсов, посвящённым только этой тематике.

    И всё же обучение с подкреплением открывает перед нами целый новый мир. При прохождении курса вы узнаете, что парадигма обучения с подкреплением в большей степени отличается от обучения с учителем и без учителя, чем они сами друг от друга.

    Это привело к новому и удивительному пониманию как поведенческой психологии, так и нейробиологии. Как вы узнаете из этого курса, существует много аналогичных процессов, когда речь заходит об обучении агента, животного или даже человека. Пока что это – ближайшее к настоящему общему искусственному интеллекту.

    Что охватывает этот курс?

    – проблема многорукого бандита и дилемма исследования и использования;

    – способы расчёта средних и скользящих средних, а также их взаимосвязь со стохастическим градиентным спуском;

    – марковские процессы принятия решений;

    – динамическое программирование;

    – метод Монте-Карло;

    – метод временных различий.

    – методы аппроксимации (т. е. как подключить глубокую нейронную сеть или другую дифференцируемую модель к алгоритму обучения с подкреплением).

    Если вы готовы принять совершенно новый вызов и изучить ранее невиданные в традиционном машинном обучении с учителем и без, или даже в глубоком обучении методы ИИ – этот курс для вас.

    До встречи на занятиях!

     
    Последнее редактирование: 6 янв 2020
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. tina1
      tina1 участвует в складчине.
      14 дек 2020
    2. Rootf69
      Rootf69 участвует в складчине.
      19 сен 2020
    3. Stopudovich
      Stopudovich участвует в складчине.
      21 янв 2020
    4. skladchik.com
      sibbora не участвует в складчине.
      20 янв 2020

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      17 янв 2020
    2. skladchik.com
      Взнос в складчине составляет 3 538р.
      15 янв 2020
    3. skladchik.com
      Складчина активна.
      15 янв 2020
    4. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 15.01.2020.
      13 янв 2020
  3. Обсуждение
  4. 20 мар 2019
    #2
    Quicksilver
    Quicksilver ДолжникДолжник
    Заголовок бы поправить, 17я же часть? в подписи так указано
     
  5. 2 сен 2019
    #3
    Yarny
    Yarny ДолжникДолжник
    У этого автора появились похоже еще новые курсы, планируете их переводить?
    Например заметил у данного автора курс по TansorFlow 2.0 - глянул привью, очень мощный курс))
    Ссылка на него здесь

    Было бы круто, если бы всю серию полностью перевели. :)
     
  6. 14 сен 2019
    #4
    Артём Белов
    Артём Белов ОргОрганизатор (А)
    Я не понял. А где остальные 16 частей?
     
  7. 12 окт 2019
    #5
    эпиггон Никола Теслы
    эпиггон Никола Теслы ЧКЧлен клуба (А)
    В моей подписи стоят
     
  8. 13 янв 2020
    #6
    эпиггон Никола Теслы
    эпиггон Никола Теслы ЧКЧлен клуба (А)
    Как дела коллеги?)
     
  9. 13 янв 2020
    #7
    serg-666
    serg-666 ЧКЧлен клуба
    Норм дела))) Судя по всему история повторяется. Братцы - кролики снова ломанули по огородам
     
Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.