Курс раскрывает применение глубокого обучения (deep learning) и нейронных сетей в обучении с подкреплением (reinforcement learning). Обучение с подкреплением — одна из передовых технологий в работе с искусственным интеллектом. Это отличается от машинного обучения с учителем и без учителя: одно работает с прогнозированием, а основе данных, а второе — с восприятием окружающей среды и максимизацией вознаграждения.

Предварительные знания, необходимые для обучения:

• анализ бесконечно малых
• вероятность
• объектно-ориентированное программирование
• кодирование на Python: if/else, loops, lists, dicts, sets
• линейная регрессия
• градиентный спуск
• как выстраивать нейронные сети в Theano и TensorFlow
• марковский процесс принятия решений
• динамическое программирование, TD-обучение, Monte Carlo и др.

Язык — английский.

Стоимость может меняться.