Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python [Андреа Лонца]
Публикация на площадке: 27 апреля 2020 г.Число уроков неизвестно
![Обложка курса: Алгоритмы обучения с подкреплением на Python [Андреа Лонца]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Falgoritmy-obucheniya-s-podkrepleniem-na-python-andrea-lontsa-skladchik-f15de442.webp&w=1200&q=75)
Описание курса
Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Материалы в вашей библиотеке
Цена
От 300 ₽
Без рекламы
Без рекламы
Скачать материалы
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Формат
- Издательский PDFПроверено 26.09.2026 · Источник ↗︎
- Формат
- ы: PDF.Проверено 09.10.2026 · Источник ↗︎
- Формат
- ы: PDF.Проверено 02.10.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- Андреа ЛонцаАвтор материалов
Что пишут о курсе разные площадки
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Ниже приведены отдельные описания источников.
СкладчикАлгоритмы обучения с подкреплением на Python [Андреа Лонца]
Указаны на площадке: Андреа Лонца
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python
Лонца Андреа
Формат: Издательский PDF
Объем: 256 стр.
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS.
Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области искусственного интеллекта, применяет в работе глубокое обучение или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля. Обязательное условие – владение языком Python на рабочем уровне.
Получено 26.09.2026Складчина.bizАлгоритмы обучения с подкреплением на Python (Андреа Лонца)
Указаны на площадке: Андреа Лонца
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python (Андреа Лонца)
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам.
В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3.
Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и метаалгоритмом ESBAS.
Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области искусственного интеллекта, применяет в работе глубокое обучение или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля. Обязательное условие – владение языком Python на рабочем уровне.
Форматы: PDF.
Объем: 194 стр.
Получено 02.10.2026Содержание обучения
Что в программе
Площадка не опубликовала список уроков. Подробности могут быть в исходном описании выше.
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: [Специалист] Python для машинного обучения, 2019. Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fspetsialist-python-dlya-mashinnogo-obucheniya-2019-skladchina-biz-editorial-4aef4aa8.webp&w=640&q=75)
