Продвинутый ИИ: глубокое обучение с подкреплением в Python

Курс посвящен углубленному изучению глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning) на языке Python. Программа ориентирована на специалистов, уже имеющих опыт работы с базовыми методами обучения с подкреплением, нейронными сетями и библиотеками машинного обучения (TensorFlow, Theano, NumPy).

Обучение состоит из 80 лекций общей продолжительностью около 11 часов. Основной акцент сделан на практическом применении алгоритмов для создания интеллектуальных агентов. Рассматриваются методы глубокого Q-обучения (DQN), градиенты политики, а также более продвинутые архитектуры, такие как A3C. Курс объясняет интеграцию сверточных нейронных сетей с методами обучения с подкреплением, что позволяет агентам обрабатывать визуальные данные. Также затрагиваются теоретические основы современных языковых моделей, включая принципы работы архитектур типа GPT.