Reinforcement Learning

Кому предназначен этот курс

• Инженерам по машинному обучению, желающим освоить внедрение обучения с подкреплением (RL) в промышленную эксплуатацию — для оптимизации систем, алгоритмического трейдинга и управления ресурсами, а также для масштабирования RL-моделей;
• Специалистам в области Data Science, применяющим RL в задачах, где традиционные методы машинного обучения оказываются недостаточно эффективными, например, в адаптивных системах и динамичных средах, а также интересующимся интеграцией RL с обработкой естественного языка и рекомендательными системами;
• Fullstack-разработчикам, стремящимся освоить RL для разработки интеллектуальных приложений — от игровых искусственных интеллектов до автоматизации бизнес-процессов, либо желающим перейти в сферу машинного обучения;
• Системным аналитикам, которые изучают RL для проектирования AI-решений в бизнесе, таких как автоматизация процессов, логистика и финансовый сектор, и хотят глубже понять возможности и ограничения данного подхода;
• Инженерам в области глубокого обучения, работающим с Deep RL в сложных сферах — робототехнике, игровых AI и компьютерном зрении, ориентированным на исследования и разработку гибридных передовых архитектур.

Требуемые знания

• Начальные навыки программирования на Python;
• Базовое понимание линейной алгебры, включая операции с матрицами и векторами, а также принципы градиентного спуска;
• Основы машинного обучения: работа с библиотеками pandas и sklearn, знание линейной и логистической регрессии.

Что такое Reinforcement Learning

Reinforcement Learning — один из ключевых подходов в машинном обучении, где агент посредством взаимодействия с окружением обучается принимать оптимальные решения, опираясь на механизм проб и ошибок. Применение RL охватывает широкий спектр сфер:

• Игры — создание ботов, способных соревноваться и побеждать даже опытных игроков;
• Робототехника — обучение роботов выполнять задачи и совершенствовать навыки без необходимости постоянного программирования;
• Финансовый сектор — разработка алгоритмических стратегий для автоматической торговли активами;
• Электронная коммерция — построение персонализированных рекомендательных систем;
• Промышленность — оптимизация производственных процессов и снижение энергозатрат.

Что вы получите, пройдя этот курс

• Глубокое понимание принципов работы RL и освоение классических алгоритмов, таких как Q-learning, SARSA и Monte Carlo;
• Умение моделировать среды и обучать RL-агентов для решения конкретных практических задач;
• Знание использования нейросетей в RL и освоение алгоритмов глубокого обучения с подкреплением, от базового Deep Q-Network (DQN) до продвинутого Proximal Policy Optimization (PPO);
• Освоение современных методов RL, включая оптимальное управление, обучение с ограниченным горизонтом и Model-based RL для работы с комплексными задачами;
• Практические навыки применения RL для решения реальных кейсов.

Возможности после окончания курса

• Разрабатывать игровых ботов и NPC, способных обучаться и адаптироваться под стиль игрока, что сделает игровой процесс более захватывающим и непредсказуемым;
• Создавать роботов, способных самостоятельно ориентироваться в пространстве, манипулировать объектами и выполнять разнообразные задачи;
• Проектировать алгоритмы для автоматической торговли на финансовых рынках, которые анализируют данные и принимают решения с целью максимизации прибыли и минимизации рисков;
• Разрабатывать персонализированные рекомендации, учитывающие предпочтения пользователей для подбора товаров, услуг или контента;
• Решать задачи оптимизации и управления в различных сферах, начиная от производственных линий и заканчивая энергоэффективностью, повышая автоматизацию и эффективность процессов.