Udemy – Apprentissage par renforcement avec Python – Vol.1
Udemy – Apprentissage par renforcement avec Python – Vol.1
RAR | Vidéo + Fichiers source | Français | 9 H 05 Min | 6.3 Go
Intelligence artificielle (IA), Machine Learning, Reinforcement Learning (RL)-théorie et applications en langage Python. L’intelligence artificielle s’invite dans tous les secteurs. Toutefois, contrairement à ce que l’on peut penser, l’IA n’est pas une technologie unique. Il existe de nombreuses branches et sous-catégories telles que le Machine Learning et le Deep Learning. Dans cette formation, je vous propose de vous initier à l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning). Vous utiliserez le langage de programmation Python et des librairies spécialisées dans le traitement des données comme par exemple Numpy.
À l’heure actuelle, l’apprentissage par renforcement se révèle comme la façon la plus efficace de faire appel à la créativité des machines. Contrairement à un humain, une intelligence artificielle peut effectuer des milliers de tentatives en simultané. Il suffit pour ce faire de lancer le même algorithme en parallèle sur une puissante infrastructure informatique.
J’ai pris soin dans cette formation de vous fournir des explications claires et de nombreux exemples vous permettront de bien comprendre comment sont construits les algorithmes et comment les mettre en œuvre en Python. Cette formation d’initiation à l’apprentissage par renforcement est organisée de la manière suivante :
• Introduction à la problématique de l’apprentissage par renforcement
• Approche des équations de Bellman
• Application sur un projet réel
• Méthodes d’optimisation basées sur la programmation dynamique
• Méthodes de Monte-Carlo
• Apprentissage par différences temporelles (TD Methods) – Sarsa et Q-learning
• Méthodes par différences temporelles n-Step (n-step TD Methods)
Ce que vous apprendrez :
• Comprendre le fonctionnement de l’apprentissage par renforcement et les concepts généraux associés
• Comprendre les différentes approches permettant de résoudre les problèmes d’apprentissage par renforcement et trouver le plus adapter
• Comprendre en profondeur le fonctionnement des différents algorithmes utilisés
• Comment coder l’ensemble des algorithmes proposés en langage Python sur de nombreux exemples
À qui ce cours s’adresse-t-il ?
• Toute personne souhaitant s’initier à l’apprentissage par renforcement
• Étudiant ou professionnel niveau bac minimum
Prérequis :
• Connaissances en Python et notions de probabilités en Mathématiques
• Accès à google colab (gratuit, nécessite un compte gmail)
Plus d’info:
_https://www.udemy.com/course/initiation-a-lapprentissage-par-renforcement-avec-python/
