Uygulamalı Deep Reinforcement Learning

Bu uzmanlık programı, öğrencileri pratik uygulamalar için gerekli becerilerle donatmak üzere tasarlanmış, Derin Pekiştirmeli Öğrenme (Deep RL) alanında kapsamlı bir öğrenme yolu sunar. Temel RL ilkeleri ve OpenAI Gym ortamı dahil olmak üzere pekiştirmeli öğrenmedeki temel kavramları keşfederek başlar. Öğrenciler ayrıca PyTorch kullanarak derin öğrenmeye, Cross-Entropy Yöntemi ve Bellman Denklemine dalacak ve Deep Q-Networks gibi gelişmiş RL yöntemlerine giriş yapacaklardır. İlk kursun sonunda, öğrenciler RL teorisi ve pratik beceriler konusunda sağlam bir temele sahip olacaklardır. İkinci kurs, öğrencileri DQN Uzantıları, Policy Gradients ve Actor-Critic Yöntemleri gibi gelişmiş RL algoritmalarının derinliklerine götürerek hisse senedi ticareti ve chatbot eğitimi gibi uygulamaları kapsar. Kurs, karmaşık sorunları çözmek için RL'nin pratik kullanımını vurgulayarak öğrencilerin çeşitli gerçek dünya senaryolarında RL'ye hakim olmalarına yardımcı olur. Son kurs ise sürekli eylem alanları, robotik ve AlphaGo Zero algoritması gibi en son RL konularını inceler. Öğrenciler gelişmiş keşif teknikleri, çok etmenli (multi-agent) RL ve ayrık optimizasyonda RL uygulama konularında uygulamalı deneyim kazanacaklardır.