Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“

Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Formalize problems as Markov Decision Processes

  • Understand basic exploration methods and the exploration / exploitation tradeoff

  • Understand value functions, as a general-purpose tool for optimal decision-making

  • Know how to implement dynamic programming as an efficient solution approach to an industrial control problem

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Artificial Intelligence (AI)
  • Machine Learning
  • Reinforcement Learning
  • Function Approximation
  • Intelligent Systems
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Stufe „Mittel“

Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

University of Alberta

Placeholder

Alberta Machine Intelligence Institute

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up93%(15,180 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Welcome to the Course!

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 20 min), 2 Lektüren
4 Stunden zum Abschließen

An Introduction to Sequential Decision-Making

4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 46 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Markov Decision Processes

3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 36 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Value Functions & Bellman Equations

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 56 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Dynamic Programming

4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 72 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

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