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CORSO
REINFORCEMENT LEARNING

Potenzia le tue conoscenze in Machine Learning e costruisci soluzioni IA avanzate con l’apprendimento per rinforzo.

Scopri come applicare tecniche di Reinforcement Learning all’avanguardia per risolvere problemi complessi. Attraverso una combinazione di teoria ed esercitazioni pratiche, imparerai a padroneggiare algoritmi avanzati come Q-Learning, Deep Q-Learning e Asynchronous Actor-Critic (A3C), utilizzando piattaforme come Gymnasium per testare i tuoi modelli in ambienti simulati.

  • Reinforcement Learning
  • Deep Reinforcement Learning
  • A3C
  • DQN
  • Gymnasium
NUOVO CORSO

397€

  • Accesso a tutte le video lezioni
  • Esercitazioni su PROGETTI REALI
  • Certificazione finale
  • Supporto docenti H24

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14 Video-lezioni online sempre disponibili

DURATA TOTALE

3 ore di formazione avanzata

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COS’È E A COSA SERVE IL REINFORCEMENT LEARNING

Il Reinforcement Learning (RL) è una tecnica avanzata di Intelligenza Artificiale che consente a un agente di apprendere interagendo con l’ambiente. L’agente compie azioni e riceve ricompense o penalità, migliorando progressivamente le sue decisioni per massimizzare la ricompensa a lungo termine. L’agente non riceve un modello esplicito, ma esplora l’ambiente, scoprendo autonomamente la strategia ottimale. Questo rende il RL ideale per scenari complessi e dinamici, come robot autonomi in catene di montaggio, veicoli autonomi e sistemi AI di gioco, o in settori come marketing e finanza, dove l’adattamento in tempo reale è cruciale.

  • Apprendimento intelligente adattivo

    Il RL consente agli agenti di imparare comportamenti ottimali interagendo con l’ambiente, adattandosi continuamente in base ai risultati delle proprie azioni.

  • Apprendimento per ricompense

    Gli agenti di RL apprendono attraverso un sistema di ricompense e penalità, migliorando progressivamente le loro prestazioni, come un robot che impara a muoversi evitando ostacoli.

  • Decisioni strategiche sequenziali

    Il RL è ideale per decisioni sequenziali, dove le azioni attuali influenzano risultati futuri, come un’auto autonoma che bilancia la sicurezza con l’efficienza del percorso.

  • Adattamento in ambienti dinamici

    Il RL ha le massime performance in ambienti mutevoli, come un robot da soccorso che si adatta a scenari di emergenza reali, trasferendo le competenze apprese in simulazioni.

LE COMPETENZE CHE ACQUISIRAI

Acquisisci competenze avanzate sugli algoritmi di Reinforcement Learning e Deep-Reinforcement Learning

LE Tecnologie Del reinforcement learning

  • Introduzione al Reinforcement Learning
  • Markov Decision Process
  • L’equazione di Bellman e le Ricompense Ritardate
  • Esercitazione Ricompense Ritardate
  • Q-Learning
  • Esercitazione Q-Learning
  • Introduzione al Deep Q-Learning
  • Introduzione a SARSA
  • Algoritmi di Reinforcement Learning
  • Introduzione a Gymnasium
  • Esercitazione Gymnasium Taxi
  • Labirinto in Deep Q-Learning
  • Cart-Pole Actor Critic
  • Smistamento Pacchi con DQN
Live Q&A + Live Esercitazione

ESERCITAZIONI SUL
REINFORCEMENT LEARNING

Smistamento pacchi con DQN

Implementazione custom di un agente di reinforcement learning partendo da un problema semplice e aumentando progressivamente il livello di complessità

SKILL:Q-Learning, Equazione di Bellman, Python, Deep Reinforcement Learning, Tensorflow

Gymnasium Taxi

Esploriamo il framework Gymnasium, con una applicazione classica: un agente che deve recuperare un passeggero da una posizione e portarlo a destinazione, aggirando gli ostacoli che trova sul cammino.

SKILL:Gymnasium, Q-Learning, Equazione di Bellman, Python

Analisi grafica ricompense ritardate

Analisi dell’effetto del fattore di sconto nella modellazione di problemi sequenziali

SKILL:Q-Learning, Data Visualization, Data Engineering, Python

Labirinto Q-Learning

Applicazione dell’algoritmo Q-Learning come prima applicazione pratica dell’equazione di Bellman

SKILL:Q-Learning, Equazione di Bellman, Python

LE RECENSIONI DEI NOSTRI STUDENTI

 4.6/5

Machine Learning Masterclass. Mi ha aperto un mondo.

Ho appena concluso la Masterclass di Machine Learning . Un corso perfettamente strutturato e supportato da docenti preparatissimi e sempre disponibili sul proprio canale Discord.Datamasters non è solo un EduTech...

SergioIte

Corso Data Scientist

Ho concluso il corso Data Scientist Starter Kit che è solo l'inizio di un percorso che ho deciso di intraprendere. Gli argomenti sono trattati in modo approfondito ma gradualmente, permettendo...

Massimiliano Ruello

Utile e formativa

Utile e formativa, vengono spiegati con chiarezza concetti difficili rendendoli comprensibili anche per chi non ha le competenze specifiche del settore. Allo stesso tempo: altissimo rapporto prezzo/qualita’!

Lucia

Corso "RAG e LLMs con LangChain"

Ho seguito il corso "RAG e LLMs con LangChain" tenuto da Vincenzo Maritati. Le lezioni sono state molto interessanti in quanto l'insegnante non si è limitato soltanto alla scrittura del...

Gionathan Desogus

Corso molto utile

Corso molto utile, sono stati illustrati molteplici tematiche inerenti allo sviluppo con Python finalizzate a dare un'inquadratura generale delle funzionalità di questo potento linguaggio.

Michele Fiore

Team professionale e disponibile

Team professionale e disponibile, corso preparato con molta cura ed efficacia, consigliatissimo!

Francesco Demuro

Una bellissima Masterclass

Ho recentemente avuto l'opportunità di partecipare a una Masterclass su LLM (Large Language Models) e LangChain, e devo dire che l'esperienza è stata estremamente soddisfacente. Questa recensione vuole evidenziare gli...

Antonio Pinnelli

Esperienza utilissima

Il corso è ben fatto; forse un poco più mirato alla pratica a scapito della teoria, sicuramente più difficile da trasmettere ma a mio avviso molto utile.Detto questo lo consiglio...

stefano locatelli

Il corso è molto completo e vengono…

Il corso Machine Learning Masterclass è molto completo e vengono affrontati gli argomenti in modo esaustivo e con molti esempi.Ma il vero plus è l'interazione con i docenti, che sono...

Accolore

La piattaforma è davvero ben fatta

La piattaforma è davvero ben fatta, i corsi forniti sono svariati e molto interessanti. Si può migliorare, ma mi ritengo molto soddisfatto!

peppe erre

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Al termine del corso riceverai una certificazione di completamento che attesta le ore di formazione svolte e le nuove competenze acquisite. Aggiungendola sul CV e LinkedIn potenzierai immediatamente il tuo profilo con una delle skill più richieste dalle aziende.

COSA
SAPRAI FARE

Al termine del corso di Reinforcement Learning, avrai acquisito competenze pratiche per progettare e implementare soluzioni AI autonome. Sarai in grado di creare agenti intelligenti capaci di prendere decisioni ottimali in scenari complessi e dinamici, utilizzando tecniche avanzate di apprendimento per rinforzo.

  • Progettare agenti di RL

    Sarai in grado di costruire agenti AI autonomi, progettando e programmando algoritmi come Q-Learning, SARSA e Deep Q-Learning per risolvere problemi reali.

  • Ottimizzare decisioni sequenziali

    Sfrutterai la conoscenza dei processi decisionali di Markov per modellare e risolvere problemi dove le decisioni sequenziali influenzano il futuro dell’agente, garantendo così strategie ottimali a lungo termine.

  • Addestrare agenti in ambienti simulati

    Utilizzerai piattaforme come Gymnasium per testare e migliorare le prestazioni dei tuoi agenti in ambienti simulati complessi, preparandoli per sfide nel mondo reale.

  • Risolvere problemi su larga scala

    Imparerai a utilizzare l'algoritmo Asynchronous Actor-Critic (A3C) per risolvere problemi su larga scala e ad alta dimensionalità, ottimizzando l'efficienza dell'apprendimento degli agenti.

A chi è rivolto il corso
Reinforcement Learning

Machine Learning Engineers

Il corso è rivolto a ingegneri del machine learning che vogliono ampliare le proprie competenze nell'IA, con un focus sul reinforcement learning. Imparerai a progettare agenti autonomi e a risolvere problemi complessi basati su decisioni sequenziali.

Data Scientist

Se sei un Data Scientist che vuole affrontare problemi di ottimizzazione su larga scala, questo corso ti aiuterà a padroneggiare il reinforcement learning. Imparerai a modellare situazioni complesse dove i dati influenzano dinamicamente il futuro, migliorando le tue capacità di analisi predittiva.

Sviluppatori software

Il corso è progettato per sviluppatori software che vogliono avanzare nel campo dell'intelligenza artificiale, imparando a integrare agenti di reinforcement learning nei loro progetti. Imparerai a implementare algoritmi avanzati e a sviluppare soluzioni AI capaci di adattarsi e migliorare autonomamente in ambienti dinamici.

UN DOCENTE DEDICATO
PRONTO A SUPPORTARTI IN OGNI MOMENTO

Vincenzo Maritati

Vincenzo Maritati

AI Researcher

Vincenzo è un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.

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  • Reinforcement Learning
  • Deep Reinforcement Learning
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