Apprenez à développer des agents intelligents en combinant données, Reinforcement Learning, Q-Learning et Deep Learning dans des environnements réels avec OpenAI Gym
Fais progresser ta carrière technologique avec ce cours d'Intelligence Artificielle avec Python, où tu apprendras à développer des agents intelligents capables d'apprendre, de prendre des décisions et de résoudre des problèmes réels grâce au Machine Learning, au Reinforcement Learning, au Deep Learning et à OpenAI Gym. Grâce à une méthodologie pratique, tu comprendras des fondamentaux de l'IA aux techniques les plus avancées utilisées dans l'industrie.
Pendant la formation, tu construiras tes propres modèles d'intelligence artificielle à partir de zéro, en comprenant des concepts clés comme l'équation de Bellman, l'apprentissage par renforcement, le Q-Learning, les techniques d'optimisation et les réseaux de neurones, notamment les perceptrons, les réseaux multicouches et les réseaux de neurones convolutifs. Le tout implémenté pas à pas avec Python et des exemples entièrement fonctionnels.
De plus, tu apprendras à entraîner des agents intelligents dans OpenAI Gym, l'un des environnements de simulation les plus utilisés pour le développement d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. Tu découvriras comment une IA peut apprendre à résoudre des défis et même à jouer à des jeux vidéo classiques d'Atari en observant uniquement les pixels de l'écran, de la même façon qu'un être humain le ferait.
Le cours inclut l'intégralité du code source, des exercices pratiques, des exemples inspirés par des applications réelles, un soutien personnalisé et l'accès à une communauté de milliers d'étudiants. Tu n'apprendras pas seulement à implémenter des algorithmes existants, mais tu acquerras les connaissances nécessaires pour concevoir, entraîner et adapter tes propres modèles d'intelligence artificielle à de nouveaux problèmes.
Comprends les concepts, la terminologie et les principes qui soutiennent l'Intelligence Artificielle moderne.
Découvre comment les agents intelligents apprennent par essais et erreurs en utilisant l'équation de Bellman et des techniques d'apprentissage par renforcement.
Développe des algorithmes capables d'apprendre des stratégies optimales dans des environnements complexes en utilisant Python.
Crée tes propres intelligences artificielles de zéro pour résoudre des problèmes et prendre des décisions de façon autonome.
Utilise l'un des environnements de simulation les plus populaires pour entraîner et évaluer des agents intelligents dans des scénarios réels.
Apprends à concevoir et entraîner des perceptrons, des réseaux multicouches et des réseaux de neurones convolutifs appliqués à l'Intelligence Artificielle.
Entraîne des agents capables d'apprendre à jouer à des jeux vidéo classiques en observant uniquement l'information visuelle de l'écran.
Découvre les architectures avancées d'apprentissage par renforcement utilisées dans les applications modernes d'Intelligence Artificielle.
Utilise PyTorch de manière professionnelle pour développer, entraîner et optimiser des modèles de Deep Learning et Reinforcement Learning.
Mathématicien, Instructeur Certifié Unity, et Formateur en Ligne ayant formé plus de 600 000 étudiants à travers le monde sur différentes plateformes comme Udemy et Platzi. PDG de Frogames Formación et promoteur de cette plateforme, apportant toute son expertise en Mathématiques, Machine Learning, Vidéojeux, IA et Blockchain entre autres.
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