دانلود فیلم آموزش یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی

اولین رای باشید!

با دانلود فیلم آموزش هوش مصنوعی کاربران می توانند الزامات این علم پرطرفدار را یاد گرفته و به صورت حرفه ای وارد کارهای هوش مصنوعی شوند. این دوره دارای مباحث ویژه ای می باشد که کاربران می توانند AI ها را طراحی کرده و با کارهای با اهمیت آنها نیز آشنا شوند. دوره دارای مباحث ویژه ای می باشد که کاربران می توانند به صورت عملی پیاده سازی کرده و در مثال های ساده ای نظیر بازی های شطرنج و رانندگی اتومبیل ها آن را فرا بگیرند. این مهارت ها رفته رفته بالاتر رفته و به مهارت های واقعی انسان ها خواهد رسید. شما باید بتوانید یادگیری عمیق را در ذهن خودتان داشته باشید تا بتوانید این مباحث را بهتر درک کرده و در کارهای خودتان از آن بهره مند شوید.
با دانلود فیلم آموزش هوش مصنوعی کاربران می توانند با مهارت های بازی سازی نیز آشنا شده و کارهای مربوط به آن را برای طراحی یک بازی عالی نظیر Doom و سوپرماریو آموزش ببینند. دوره دارای مباحث وِیژه دیگری نیز می باشد که همگی شگفت انگیز بوده و کاربران علاقه مند IT می توانند به آنها رسیده و پیشرفت واقعی را در این علم داشته باشند. علاقه مندان باید بتوانند از الزاماتی نظیر کار با برنامه نویسی شی گرا و همچنین مهارت های کار با حسابداری و اصول ریاضیات احتمال آشنا باشند تا بتوانند با دوره بیشتر ارتباط برقرار نمایند. کاربران برای دانلود فیلم آموزش هوش مصنوعی می توانند از سرورهای قدرتمند سایت دانلودها استفاده نمایند.

عنوان مجموعه : Artificial Intelligence Reinforcement Learning in Python

مدرس : Lazy Programmer Inc.

مدت زمان : ۵ ساعت و ۳۰ دقیقه

فرمت تصویری : h264, 1280×720

فرمت صوتی : AAC, 44100 Hz, 2 Ch

زبان : انگلیسی

زیرنویس فارسی : ندارد

کاور-آموزش-هوش-مصنوعی

دوره های آموزشی :

– مقدمه و طرح کلی
– بازرسی از چندین عامل مشترک
– ساخت عامل هوشمند Tic-Tac-Toe
– پروککس تصمیم گیری مارکوف
– برنامه نویسی پویا
– مونت کارلو
– یادگیری فاصله زمانی
– روش های تقریبی
– ضمیمه

برای مشاهده در ابعاد اصلی روی عکس کلیک نمایید )

اسکرین-شات-آموزش-هوش-مصنوعی

info

Requirements
Calculus
Probability
Markov Models
The Numpy Stack
Have experience with at least a few supervised machine learning methods
Gradient descent
Good object-oriented programming skills
Description
When people talk about artificial intelligence, they usually don’t mean supervised and unsupervised machine learning.

These tasks are pretty trivial compared to what we think of AIs doing – playing chess and Go, driving cars, and beating video games at a superhuman level.

Reinforcement learning has recently become popular for doing all of that and more.

Much like deep learning, a lot of the theory was discovered in the 70s and 80s but it hasn’t been until recently that we’ve been able to observe first hand the amazing results that are possible.

In 2016 we saw Google’s AlphaGo beat the world Champion in Go.

We saw AIs playing video games like Doom and Super Mario.

Self-driving cars have started driving on real roads with other drivers and even carrying passengers (Uber), all without human assistance.

If that sounds amazing, brace yourself for the future because the law of accelerating returns dictates that this progress is only going to continue to increase exponentially.

Learning about supervised and unsupervised machine learning is no small feat. To date I have over SIXTEEN (16!) courses just on those topics alone.

And yet reinforcement learning opens up a whole new world. As you’ll learn in this course, the reinforcement learning paradigm is more different from supervised and unsupervised learning than they are from each other.

It’s led to new and amazing insights both in behavioral psychology and neuroscience. As you’ll learn in this course, there are many analogous processes when it comes to teaching an agent and teaching an animal or even a human. It’s the closest thing we have so far to a true general artificial intelligence.

What’s covered in this course?

The multi-armed bandit problem and the explore-exploit dilemma
Ways to calculate means and moving averages and their relationship to stochastic gradient descent
Markov Decision Processes (MDPs)
Dynamic Programming
Monte Carlo
Temporal Difference (TD) Learning
Approximation Methods (i.e. how to plug in a deep neural network or other differentiable model into your RL algorithm)
If you’re ready to take on a brand new challenge, and learn about AI techniques that you’ve never seen before in traditional supervised machine learning, unsupervised machine learning, or even deep learning, then this course is for you.

See you in class!

NOTES:

All the code for this course can be downloaded from my github:

/lazyprogrammer/machine_learning_examples

In the directory: rl

Make sure you always “git pull” so you have the latest version!

HARD PREREQUISITES / KNOWLEDGE YOU ARE ASSUMED TO HAVE:

Calculus
Probability
Object-oriented programming
Python coding: if/else, loops, lists, dicts, sets
Numpy coding: matrix and vector operations
Linear regression
Gradient descent

TIPS (for getting through the course):

Watch it at 2x.
Take handwritten notes. This will drastically increase your ability to retain the information.
Write down the equations. If you don’t, I guarantee it will just look like gibberish.
Ask lots of questions on the discussion board. The more the better!
Realize that most exercises will take you days or weeks to complete.
Write code yourself, don’t just sit there and look at my code.

USEFUL COURSE ORDERING:

(The Numpy Stack in Python)
Linear Regression in Python
Logistic Regression in Python
(Supervised Machine Learning in Python)
(Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing)
Deep Learning in Python
Practical Deep Learning in Theano and TensorFlow
(Supervised Machine Learning in Python 2: Ensemble Methods)
Convolutional Neural Networks in Python
(Easy NLP)
(Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning)
Unsupervised Deep Learning
(Hidden Markov Models)
Recurrent Neural Networks in Python
Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python
Natural Language Processing with Deep Learning in Python

Who is the target audience?
Anyone who wants to learn about artificial intelligence, data science, machine learning, and deep learning
Both students and professionals
Courses :
Introduction and Outline
Return of the Multi-Armed Bandit
Build an Intelligent Tic-Tac-Toe Agent
Markov Decision Proccesses
Dynamic Programming
Monte Carlo
Temporal Difference Learning
Approximation Methods
Appendix

اطلاعات فایل
  • حجم فایل: 431 مگابایت
  • تاریخ انتشار: May 2017
  • منبع: Udemy
  • قیمت: 180 دلار
رمز فایل: www.downloadha.com
لینک دانلود

Artificial Intelligence Reinforcement Learning in Python

دانلود از لینک مستقیم