10 Meilleurs Cours de Apprentissage Par Renforcement en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Apprentissage Par Renforcement et à obtenir votre  certificat de Apprentissage Par Renforcement.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Apprentissage Par Renforcement  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Apprentissage Par Renforcement en Ligne

1. Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python par “Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc.” Cours Udemy Notre meilleur choix

“Complete guide to Reinforcement Learning, with Stock Trading and Online Advertising Applications”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 42522+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 9198+ avis.

Contenu du cours
Welcome
Return of the Multi-Armed Bandit
High Level Overview of Reinforcement Learning
Markov Decision Proccesses
Dynamic Programming
Monte Carlo
Temporal Difference Learning
Approximation Methods
Interlude: Common Beginner Questions
Stock Trading Project with Reinforcement Learning
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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2. Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python par “Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc.” Cours Udemy

The Complete Guide to Mastering Artificial Intelligence using Deep Learning and Neural Networks

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 35250+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 4567+ avis.

Contenu du cours
Introduction and Logistics
The Basics of Reinforcement Learning
OpenAI Gym and Basic Reinforcement Learning Techniques
TD Lambda
Policy Gradients
Deep Q-Learning
A3C
Theano and Tensorflow Basics Review
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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3. Cutting-Edge AI: Deep Reinforcement Learning in Python par Lazy Programmer Inc. Cours Udemy

“Apply deep learning to artificial intelligence and reinforcement learning using evolution strategies, A2C, and DDPG”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 25646+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1475+ avis.

Contenu du cours
Welcome
Review of Fundamental Reinforcement Learning Concepts
A2C (Advantage Actor-Critic)
DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
ES (Evolution Strategies)
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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4. Practical Reinforcement Learning using Python – 8 AI Agents par The A.I. Whisperer Cours Udemy

“Use Cutting-Edge Reinforcement Learning algorithms in Environments like Flappy Bird, Mario, Stocks and Much More!!”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 25403+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 240+ avis.

Contenu du cours
Introduction
SpaceInvaders Agent
Autonomous Taxi Agent
Flappy Bird Reinforcement Learning Agent
Mario Reinforcement Learning Agent
Stocks Reinforcement Learning Agents
Car Reinforcement Learning Agents
Code for Course

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5. Deep Reinforcement Learning: Hands-on AI Tutorial in Python par Mehdi Mohammadi Cours Udemy

Develop Artificial Intelligence Applications using Reinforcement Learning in Python.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 16382+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 202+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Jump into Reinforcement Learning
RL Algorithms
Hands-on Project 1 – Maze Problem
Hands-on Project 2 – Stock Trading
Summary

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6. Deep Reinforcement Learning 2.0 par “Hadelin de Ponteves, Ligency I Team, Ligency Team” Cours Udemy

“The smartest combination of Deep Q-Learning, Policy Gradient, Actor Critic, and DDPG”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 8582+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1004+ avis.

Contenu du cours
Part 1 – Fundamentals
Part 2 – Twin Delayed DDPG Theory
Part 3 – Twin Delayed DDPG Implementation
The Final Demo!
Annex 1 – Artificial Neural Networks
Annex 2 – Q-Learning
Annex 3 – Deep Q-Learning
Bonus Lectures

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7. Reinforcement Learning with Pytorch par Atamai AI Team Cours Udemy

“Learn to apply Reinforcement Learning and Artificial Intelligence algorithms using Python, Pytorch and OpenAI Gym”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2514+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 379+ avis.

Contenu du cours
Welcome to the course
Introduction
Tabular methods
Scaling up
DQN
DQN Improvements
DQN with video output
Final notes

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8. Modern Reinforcement Learning: Actor-Critic Algorithms par Phil Tabor Cours Udemy

How to Implement Cutting Edge Artificial Intelligence Research Papers in the Open AI Gym Using the PyTorch Framework

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2284+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 352+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Fundamentals of Reinforcement Learning
Landing on the Moon with Policy Gradients & Actor Critic Methods
Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG): Actor Critic with Continuous Actions
Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3)
Soft Actor Critic

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9. Reinforcement Learning beginner to master – AI in Python par Escape Velocity Labs Cours Udemy

“Build Artificial Intelligence (AI) agents using Deep Reinforcement Learning and PyTorch: A2C, REINFORCE, DQN, etc.”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2155+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 267+ avis.

Contenu du cours
Welcome module
The Markov decision process (MDP)
Dynamic Programming
Monte Carlo methods
Temporal difference methods
N-step bootstrapping
Continuous state spaces
Brief introduction to neural networks
Deep SARSA
Deep Q-Learning
REINFORCE
Advantage Actor-Critic (A2C)
Outro

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10. Reinforcement Learning: AI Flight with Unity ML-Agents par Adam Kelly Immersive Limit Cours Udemy

Teach airplanes to fly with Unity’s Reinforcement Learning platform

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 892+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 211+ avis.

Contenu du cours
COURSE UPDATES
[v0.11] Unity ML-Agents – Introduction & Setup
[v1.0] Unity ML-Agents – Introduction & Setup
[v1.0 & v0.11] Asset Creation in Blender
[v0.11] Project Setup & ML-Agents Installation
[v1.0] Project Setup & ML-Agents Installation
[v1.0 & v0.11] Desert Race Path Creation
[v0.11] Aircraft Area
[v1.0] Aircraft Area
[v0.11] Aircraft Agent & Aircraft Player
[v1.0] Aircraft Agent & Aircraft Player
[v0.11] Training the Aircraft Agents
[v1.0] Training the Aircraft Agents
[v1.0 & v0.11] Game Logic & Menus

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Apprentissage Par Renforcement

Combien de temps faut-il pour apprendre Apprentissage Par Renforcement?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Apprentissage Par Renforcement » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Apprentissage Par Renforcement ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Apprentissage Par Renforcement ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Apprentissage Par Renforcement.

Est-ce que Apprentissage Par Renforcement est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Apprentissage Par Renforcement n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Apprentissage Par Renforcement en un rien de temps !

Comment apprendre Apprentissage Par Renforcement rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Apprentissage Par Renforcement est de suivre d’abord ce cours de Apprentissage Par Renforcement puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Apprentissage Par Renforcement?

Si vous voulez explorer et apprendre Apprentissage Par Renforcement, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Apprentissage Par Renforcement. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Apprentissage Par Renforcement en un rien de temps !