10 Meilleurs Cours de Apprentissage Par Renforcement en Ligne

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Gros plan sur un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un ordinateur portableIl existe des milliers de cours et de cours en ligne qui vous aideront à améliorer vos compétences Apprentissage Par Renforcement et à obtenir votre certificat Apprentissage Par Renforcement.

Dans cet article de blog, nos experts ont rassemblé une liste organisée des 10 Meilleur des meilleurs cours Apprentissage Par Renforcement, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications disponibles en ligne dès maintenant.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de haute qualité. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’efforts à rassembler tout cela pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, débutants, intermédiaires et experts.

Voici un aperçu de ces cours et de ce qu’ils ont à vous offrir!

10 Meilleurs Cours de Apprentissage Par Renforcement en Ligne

1. Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python par “Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc.” Cours Udemy Notre meilleur choix

“Complete guide to Reinforcement Learning, with Stock Trading and Online Advertising Applications”

À l’heure actuelle, plus de 42522+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 9198+ Commentaires.

Le contenu des cours
Welcome
Return of the Multi-Armed Bandit
High Level Overview of Reinforcement Learning
Markov Decision Proccesses
Dynamic Programming
Monte Carlo
Temporal Difference Learning
Approximation Methods
Interlude: Common Beginner Questions
Stock Trading Project with Reinforcement Learning
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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2. Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python par “Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc.” Cours Udemy

The Complete Guide to Mastering Artificial Intelligence using Deep Learning and Neural Networks

À l’heure actuelle, plus de 35250+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 4567+ Commentaires.

Le contenu des cours
Introduction and Logistics
The Basics of Reinforcement Learning
OpenAI Gym and Basic Reinforcement Learning Techniques
TD Lambda
Policy Gradients
Deep Q-Learning
A3C
Theano and Tensorflow Basics Review
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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3. Cutting-Edge AI: Deep Reinforcement Learning in Python par Lazy Programmer Inc. Cours Udemy

“Apply deep learning to artificial intelligence and reinforcement learning using evolution strategies, A2C, and DDPG”

À l’heure actuelle, plus de 25646+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 1475+ Commentaires.

Le contenu des cours
Welcome
Review of Fundamental Reinforcement Learning Concepts
A2C (Advantage Actor-Critic)
DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
ES (Evolution Strategies)
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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4. Practical Reinforcement Learning using Python – 8 AI Agents par The A.I. Whisperer Cours Udemy

“Use Cutting-Edge Reinforcement Learning algorithms in Environments like Flappy Bird, Mario, Stocks and Much More!!”

À l’heure actuelle, plus de 25403+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 240+ Commentaires.

Le contenu des cours
Introduction
SpaceInvaders Agent
Autonomous Taxi Agent
Flappy Bird Reinforcement Learning Agent
Mario Reinforcement Learning Agent
Stocks Reinforcement Learning Agents
Car Reinforcement Learning Agents
Code for Course

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5. Deep Reinforcement Learning: Hands-on AI Tutorial in Python par Mehdi Mohammadi Cours Udemy

Develop Artificial Intelligence Applications using Reinforcement Learning in Python.

À l’heure actuelle, plus de 16382+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 202+ Commentaires.

Le contenu des cours
Introduction
Jump into Reinforcement Learning
RL Algorithms
Hands-on Project 1 – Maze Problem
Hands-on Project 2 – Stock Trading
Summary

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6. Deep Reinforcement Learning 2.0 par “Hadelin de Ponteves, Ligency I Team, Ligency Team” Cours Udemy

“The smartest combination of Deep Q-Learning, Policy Gradient, Actor Critic, and DDPG”

À l’heure actuelle, plus de 8582+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 1004+ Commentaires.

Le contenu des cours
Part 1 – Fundamentals
Part 2 – Twin Delayed DDPG Theory
Part 3 – Twin Delayed DDPG Implementation
The Final Demo!
Annex 1 – Artificial Neural Networks
Annex 2 – Q-Learning
Annex 3 – Deep Q-Learning
Bonus Lectures

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7. Reinforcement Learning with Pytorch par Atamai AI Team Cours Udemy

“Learn to apply Reinforcement Learning and Artificial Intelligence algorithms using Python, Pytorch and OpenAI Gym”

À l’heure actuelle, plus de 2514+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 379+ Commentaires.

Le contenu des cours
Welcome to the course
Introduction
Tabular methods
Scaling up
DQN
DQN Improvements
DQN with video output
Final notes

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8. Modern Reinforcement Learning: Actor-Critic Algorithms par Phil Tabor Cours Udemy

How to Implement Cutting Edge Artificial Intelligence Research Papers in the Open AI Gym Using the PyTorch Framework

À l’heure actuelle, plus de 2284+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 352+ Commentaires.

Le contenu des cours
Introduction
Fundamentals of Reinforcement Learning
Landing on the Moon with Policy Gradients & Actor Critic Methods
Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG): Actor Critic with Continuous Actions
Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3)
Soft Actor Critic

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9. Reinforcement Learning beginner to master – AI in Python par Escape Velocity Labs Cours Udemy

“Build Artificial Intelligence (AI) agents using Deep Reinforcement Learning and PyTorch: A2C, REINFORCE, DQN, etc.”

À l’heure actuelle, plus de 2155+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 267+ Commentaires.

Le contenu des cours
Welcome module
The Markov decision process (MDP)
Dynamic Programming
Monte Carlo methods
Temporal difference methods
N-step bootstrapping
Continuous state spaces
Brief introduction to neural networks
Deep SARSA
Deep Q-Learning
REINFORCE
Advantage Actor-Critic (A2C)
Outro

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10. Reinforcement Learning: AI Flight with Unity ML-Agents par Adam Kelly Immersive Limit Cours Udemy

Teach airplanes to fly with Unity’s Reinforcement Learning platform

À l’heure actuelle, plus de 892+ personnes se sont inscrites à ce cours et il y a plus de 211+ Commentaires.

Le contenu des cours
COURSE UPDATES
[v0.11] Unity ML-Agents – Introduction & Setup
[v1.0] Unity ML-Agents – Introduction & Setup
[v1.0 & v0.11] Asset Creation in Blender
[v0.11] Project Setup & ML-Agents Installation
[v1.0] Project Setup & ML-Agents Installation
[v1.0 & v0.11] Desert Race Path Creation
[v0.11] Aircraft Area
[v1.0] Aircraft Area
[v0.11] Aircraft Agent & Aircraft Player
[v1.0] Aircraft Agent & Aircraft Player
[v0.11] Training the Aircraft Agents
[v1.0] Training the Aircraft Agents
[v1.0 & v0.11] Game Logic & Menus

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage Apprentissage Par Renforcement

Combien de temps faut-il pour apprendre Apprentissage Par Renforcement ?

La réponse à la question “combien de temps faut-il pour apprendre Apprentissage Par Renforcement” est . . . ça dépend. Tout le monde a des besoins différents et chacun travaille dans des scénarios différents, de sorte que la réponse pour une personne peut être complètement différente de celle pour quelqu’un d’autre.

Considérez ces questions : pourquoi essayez-vous d’apprendre Apprentissage Par Renforcement ? Où est votre point de départ ? Vous êtes débutant ou vous avez de l’expérience avec Apprentissage Par Renforcement ? Combien pouvez-vous pratiquer? 1h par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours sur Apprentissage Par Renforcement.

Est-ce que Apprentissage Par Renforcement est facile ou difficile à apprendre ?

Non, apprendre Apprentissage Par Renforcement n’est pas difficile pour la plupart des gens. Vérifiez ça cours sur la façon d’apprendre Apprentissage Par Renforcement en un rien de temps!

Comment apprendre Apprentissage Par Renforcement rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Apprentissage Par Renforcement est d’obtenir d’abord ceci Apprentissage Par Renforcement cours, puis pratiquez ce que vous apprenez chaque fois que vous le pouvez. Même s’il ne s’agit que de 15 minutes d’entraînement par jour. La cohérence est la clé.

Où apprendre Apprentissage Par Renforcement ?

Si vous souhaitez explorer et apprendre Apprentissage Par Renforcement, alors Udemy vous offre la meilleure plate-forme pour apprendre le Apprentissage Par Renforcement. Cochez ceci cours sur la façon d’apprendre Apprentissage Par Renforcement en un rien de temps!