Программа курса

01 Часть I. Предыстория (5 ч 30 мин)
1. Линейная алгебра (30 мин)
  • Обзор основных концепций.

2. Математический анализ (1 ч)
  • Интегралы.
  • Производные.
  • Примеры.

3. Теория вероятностей (4 ч)
  • Случайные величины.
  • Функции плотности вероятности.
  • Математическое ожидание.
  • Условные, совместные и безусловные вероятности.
  • Примеры.
  • Практика.
02 Часть II. Обзор (11 ч)
1. Введение в RL (4 ч)
  • Марковские процессы принятия решений.
  • Динамическое программирование с примером.
  • Уравнение Беллмана.
  • Оценка стратегии.
  • Итерация по стратегиям.
  • Итерация по ценностям.
  • Примеры.
  • Практика.

2. На основе модели и без модели (3 ч)
  • Обучение и планирование.
  • Детерминированное.
  • Стохастическое.
  • Аппроксимация линейной функции-значения.
  • Сравнение и практика.

3. Алгоритмы (4 ч)
  • Q-обучение.
  • SARSA.
  • Методы Исполнитель-критик.
  • Градиент стратегии.
  • Методы дерева Монте-Карло.
  • Обучение и исполнение.
  • Примеры.
  • Практика.
03 Часть III. RL + глубокое обучение (6 ч 30 мин)
1. Глубокое обучение с подкреплением (1,5 ч)
  • Аппроксимация нелинейной функции.
  • Прорыв DeepMind.
  • Объяснение Alpha-Star.

2. Новейшие технологии в глубоком RL (3 ч)
  • Память, внимание, рекурсия.
  • Обратное RL.
  • Обучение нескольких агентов.
  • Иерархическое обучение.
  • Развитие поощрений – AutoRL.
  • Оптимизации стратегий.

3. Применения и использование (2 ч)
  • Трейдинг.
  • Понимание речи и вопросно-ответные системы (опционально).
  • Балансировка нагрузки (опционально).
  • Другие применения (опционально).
04 Часть IV. Практические примеры и инструменты (7 ч)
1. Pytorch / Tensorflow (2 ч)
  • Основы тензорного исчисления.
  • Реализация алгоритма RL с нуля.
  • Тестирование и визуализация.
  • Практика.

2. Ray + RLlib (3 ч 30 мин)
  • Основы тензорного исчисления.
  • Реализация алгоритма RL с нуля.
  • Тестирование и визуализация.
  • Практика.

3. Визуализация и объяснимость (1 ч 30 мин)
  • SMDP, AMDP, SAMDP.
  • Проекция на 3D-пространство с помощью TSNE.
  • Примеры.

Предварительная подготовка

Необходимая подготовка:

  • Вузовская программа по математическому анализу, теории вероятностей, дискретной математике

  • Базовые знания в области машинного обучения

  • Понимание кода на языке Python

Расписание курсов

16.06.2025 - 27.06.2025

9:00-13:00
Дата и время:
16.06.2025-27.06.2025
9:00-13:00

Senior 30 часов

54 500 ₽

49 050 ₽ — для физ. лиц

54 500 ₽

49 050 ₽ — для физ. лиц

Записаться на курс

Курс проводят

Сергей

Аксёнов Сергей

Специалист в области разработки ПО

54 500 ₽

49 050 ₽ — для физ. лиц

Записаться на курс

Записаться на курс

54 500 ₽

49 050 ₽ — для физ. лиц

Юр. лицо — 54 500 ₽
Физ. лицо — 49 050 ₽
16.06.2025, Онлайн
16.06.2025, Онлайн
Открытая дата

Наши ученики работают в:

Наши клиенты

Mail.ru
Альфа-Банк, банковская группа
Лаборатория Касперского
Магнит, розничная сеть
Спортмастер, сеть спортивных магазинов
ПСБ
Сбертех
Дзен
IT One
Ростелеком
Мегафон
Nexign
Ozon
Декатлон
X5 Group
Технониколь
Росатом
Газпром
Нлмк
ВСК
Синимекс

Связанные курсы

EAS-020
24 часа

Основы машинного обучения

Этот тренинг дает представление об основных группах методов машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, ансамбли, нейронные сети. Участники узнают, как решать распространенные задачи анализа текстов, прогнозирования цены, выдачи рекомендаций и другие. В практических заданиях много времени уделяется работе с признаками, перебору параметров моделей и построению ансамблей.

от Middle

32 000 ₽

EAS-025
24 часа

Машинное обучение на практике

Вводный практический курс по машинному обучению. Рассматривается полный цикл построения решения: от выделения исходных данных («.xlsx файл») через построение модели и до объяснения конечному заказчику особенностей данных и специфики полученного результата. Теоретические разделы - классификация, регрессия, предсказания, ансамбли – даются в обзорном режиме, в объёме, необходимом для корректного построения и понимания разбираемых примеров.

от Middle

39 000 ₽

Не нашли, что искали? — Просто напишите, и мы поможем

Корпоративное обучение Оценка персонала Сертификация О нас Стань тренером Блог
Пользователь только что записался на курс ""
Спасибо!
Форма отправлена успешно.