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image for course Reinforcement Learning Onramp

Reinforcement Learning Onramp

Impara le nozioni di base sulla creazione di controller intelligenti in MATLAB® che imparano dall'esperienza. Aggiungi un agente di apprendimento per rinforzo a un modello Simulink® e utilizza MATLAB per addestrarlo a scegliere l'azione migliore in una determinata situazione.

Moduli del corso

Overview of Reinforcement Learning

Familiarize yourself with reinforcement learning concepts and the course.

Lezioni:
  • What is Reinforcement Learning
  • Simulating with a Pretrained Agent

Define the Environment

Define how an agent interacts with an environment model.

Lezioni:
  • Components of a Reinforcement Learning Model
  • Defining an Environment Interface
  • Providing Rewards
  • Including Actions in the Reward
  • Connecting a Simulink Environment to a MATLAB Agent

Define Agents

Create representations of RL agents.

Lezioni:
  • Critics and Q Values
  • Representing Critics with Neural Networks
  • Actors and Critics
  • Summary of Agents

Train Agents

Use simulation episodes to train an agent.

Lezioni:
  • Training
  • Changing Options
  • Improving Training

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

Lezioni:
  • Review of the RL workflow
  • Additional Resources
  • Survey

Formato:Autogestito

Lingua:Italiano

Lingua

  • Esercizi pratici con feedback automatico
  • Accedi a MATLAB tramite il browser web
  • Report sui progressi e certificato del corso condivisibili

Deep Learning Onramp

Come iniziare rapidamente ad utilizzare i metodi di Deep Learning per il riconoscimento di immagini.

Simulink Onramp

Come iniziare rapidamente con le nozioni di base di Simulink.

MATLAB Onramp

Come iniziare rapidamente con le nozioni di base di MATLAB.

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