Ajanlarınıza ödülle öğrenmeyi öğretin
MDP ve Bellman denklemlerinden Q-Learning, DQN ailesi, REINFORCE, A2C, PPO ve SAC algoritmalarına kadar derin pekiştirmeli öğrenme PyTorch ve Gymnasium ile sıfırdan kodlanır.
Derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının Python uygulaması
Derin ödüllendirme (pekiştirmeli) öğrenmeyi Python ve PyTorch ile öğretir. Markov karar süreçleri, Bellman denklemleri, dinamik programlama, Monte Carlo ve TD öğrenme, Q-Learning, DQN (deneyim tekrarı, hedef ağ), Double/Dueling DQN, politika gradyanı (REINFORCE), Actor-Critic (A2C), PPO, sürekli kontrol (DDPG, SAC), ödül şekillendirme ve Stable-Baselines3 ile eğitim uygulamalı işlenir.
3 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Temeller ve Tablo Tabanlı Yöntemler, 2. gün Derin Q Ağları ve Politika Yöntemleri, 3. gün İleri Algoritmalar ve Uygulama konularına ayrılmıştır.
Uzman Seviye — MDP, Q-Learning, DQN, politika gradyanı, PPO ve Gymnasium ile derin pekiştirmeli öğrenme
Her algoritma önce matematiksel sezgi, ardından PyTorch ile sıfırdan kodlama ve Gymnasium ortamlarında (CartPole, LunarLander, Atari) eğitim şeklinde ilerler.
Oyun ve kontrol ortamlarında öğrenen ajanlar eğitirsiniz.
DQN'den PPO'ya algoritmaların nasıl çalıştığını koddan görürsünüz.
Hiperparametre ve ödül tasarımıyla eğitimi kararlı hale getirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Python ve PyTorch ile sinir ağı eğitimi deneyimi gerekir.
Olasılık, beklenti ve gradyan inişi bilgisi gerekir.
Temel derin öğrenme (MLP, geri yayılım) bilinmelidir.
GPU önerilir; Google Colab kullanılabilir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Problemi durum, eylem ve ödülle modelleyebilirsiniz.
SARSA ve Q-Learning algoritmalarını kodlayabilirsiniz.
Deneyim tekrarı ve hedef ağlı DQN uygulayabilirsiniz.
Double ve Dueling DQN gibi iyileştirmeleri kullanabilirsiniz.
REINFORCE ve A2C algoritmalarını PyTorch ile yazabilirsiniz.
PPO'yu sıfırdan kodlayıp Stable-Baselines3 ile doğrulayabilirsiniz.
SAC ve DDPG ile sürekli eylem problemlerini çözebilirsiniz.
Ödül tasarımı ve hiperparametre ile eğitimi kararlı hale getirebilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
İleri düzey Python eğitimi: veri modeli, descriptor, metaclass, threading, multiprocessing, asyncio, bellek yönetimi, profil çıkarma ve paketleme.
Detayları Gör →
İş analistleri için Python eğitimi: pandas, Excel/CSV, SQL, API, KPI hesaplama, süreç verisi analizi, görselleştirme ve rapor otomasyonu.
Detayları Gör →
İş analizi ve otomasyon için Python eğitimi: pandas, PDF/Word/Excel işleme, web scraping, Playwright, API entegrasyonu, Streamlit ve zamanlanmış görevler.
Detayları Gör →
Master Class Advanced Python eğitimi: metaclass, descriptor, asyncio, GIL, multiprocessing, Cython/numba, hexagonal mimari, Hypothesis ve profil çıkarma.
Detayları Gör →
Mühendisler ve otomasyon profesyonelleri için Python: NumPy, SciPy, pyserial, Modbus, OPC UA, MQTT, pandas analizi, raporlama ve test otomasyonu.
Detayları Gör →