Dit is een cursus die je in je eigen tempo kunt volgen, met veel referentiemateriaal om de theorie te begrijpen en Colab voor praktische praktijk. Bij succesvolle afronding kunt u ook een certificaat krijgen. Dus waar wacht je op? Laten we beginnen.
Het is een vorm van machinaal leren waarbij een agent leert een taak in een omgeving uit te voeren door een actie te ondernemen en de cumulatieve beloningen te maximaliseren.
Het geniet van toepassingen in meerdere domeinen, bijvoorbeeld bodoptimalisatie om advertentievertoningen in realtime weer te geven, zelfrijdende auto's, industriële automatisering inclusief koeling van datacenters, voorspelling van aandelenkoersen, enz. U kunt meer lezen over de toepassingen in de echte wereld. hier.
Reinforcement Learning (RL) wordt aangeprezen om verder te gaan dan de barrières van kunstmatige algemene intelligentie. Bij gebrek aan een absoluut 'correct antwoordRL leren is de beste keuze om AI-oplossingen te ontwerpen.
Je zult inmiddels wel enthousiast zijn om dit subgebied van AI te leren kennen. Dus hier is het goede nieuws voor jou: Hugging Face heeft een gratis cursus over Deep RL uitgebracht. Het is in eigen tempo en deelt veel tips over theorie, tutorials en praktische handleidingen.
Voordat we de structuur van de cursus en de inhoud ervan begrijpen, moeten we eerst de basisbeginselen op orde brengen en kijken wat de vereisten zijn:
1. Python
Inleiding tot programmeren in Python
De cursus verwacht dat je Python kent en stelt ook de gratis durfcursus voor om de basisprincipes ervan te begrijpen. Het is een beginnersvriendelijke cursus van 5 weken, op eigen tempo, met praktische problemen. Het behandelt best practices voor programmeren, datatypen, variabelen en datastructuren zoals lijsten, sets, woordenboeken en tuples.
Volledige Python-cursus voor beginners
Het is een zes uur durende afspeellijst van Mosh die concepten als uitzondering, klassen, overerving en constructeurs behandelt. De cursus eindigt met 6 Python-projecten: Automatisering met Python, Machine Learning met Python en het bouwen van een website met Django.
2. Basisprincipes van diep leren
Deep Learning-zelfstudie door freecodecamp
Deep learning is een subtak van Machine learning. Als je een absolute beginner bent, bekijk dan deze tutorial om de basisprincipes, verschillende terminologieën en sleutelconcepten in deep learning te begrijpen. Het legt uit hoe neurale netwerken leren, wat de verschillende activeringsfuncties, verliesfuncties en optimizers zijn. Het geeft ook een overzicht van neurale netwerkarchitecturen en sluit af met een raamwerk in 5 stappen om een neuraal netwerk te bouwen.
MIT Deep Learning-basisprincipes
Deze TensorFlow-blog bevat een link naar de Deep Learning Basics-video van Lex Fridman. Het is een uitstekende compilatie van een overzicht van 7 architecturale paradigma's van deep learning-netwerken (samen met de link naar Tensorflow Tutorial-links):
- Feed Forward neurale netwerken
- Convolutionele neurale netwerken (CNN's)
- Terugkerende neurale netwerken (RNN's)
- Encoder-decoder-architecturen
- Auto-encoders
- Generatieve tegengestelde netwerken (GAN's)
- Diep versterkend leren
3. Pythorch
DIEP LEREN MET PYTORCH: EEN BLITZ VAN 60 MINUTEN
Deze tutorial is bedoeld om een overzicht op hoog niveau te geven van de Tensor-bibliotheek en neurale netwerken van PyTorch
Introductie tot diep leren met PyTorch
De volgende beste stap na het leren van de basisprincipes van PyTorch zou zijn om het te gebruiken om je eerste neurale netwerk te implementeren. Deze gratis cursus geeft u ook praktische kennis met het gebruik van PyTorch door middel van codeeroefeningen en duurt gemiddeld 2 maanden.
We zijn nu dus allemaal klaar om het aanbod te leren van een gratis cursus over Deep Reinforcement Learning by Hugging Face.
- Het is een cursus die u in uw eigen tempo kunt volgen en bestaat uit 8 eenheden.
- De eerste eenheid waarin de fundamenten van Deep RL worden behandeld, is uitgebracht met ongeveer 2 uur theorie en 1 uur praktijkervaring
- Het beste naslagwerk om RL te leren is Sutton en Barto. Het is waarschijnlijk dat u de concepten bij de eerste lezing niet begrijpt en deze meerdere keren moet doorlopen.
- Het wordt geleverd met een praktisch Google Colab dat u de moeite bespaart om alles op uw machine te installeren en u de vrijheid geeft om zelf experimenten uit te proberen.
De cursus behandelt onderwerpen als Q-learning, Deep Q-Learning, beleidsgebaseerde en actor-kritische methoden, en meer.
Dus ga door en aanmelden voor de cursus en let elke week op de cursusinhoud. Het bonusonderdeel is dat je het certificaat ontvangt als je acht modellen uploadt met de acht hands-on.
Ik kijk uit naar veel leerwerk de komende weken.
Vidhi Chugh is een bekroonde AI/ML-innovatieleider en een AI-ethicus. Ze werkt op het snijvlak van datawetenschap, product en onderzoek om zakelijke waarde en inzichten te leveren. Ze is een pleitbezorger voor datacentrische wetenschap en een vooraanstaand expert in datagovernance met een visie om betrouwbare AI-oplossingen te bouwen.
