Diep Reinforcement Learning met Python Training Cursus

Deep Reinforcement Learning (DRL) combineert principes van reinforcement learning met architecturen van deep learning, zodat agentsen beslissingen kunnen nemen door interactie met hun omgeving. Het vormt de basis voor vele moderne AI-ontwikkelingen, zoals zelfrijdende voertuigen, robotbesturing, algoritmische handel en adaptieve aanbevelingssystemen. DRL stelt een kunstmatige agent in staat om strategieën te leren, beleid te optimaliseren en autonome beslissingen te nemen op basis van leren door proeven en falen met behulp van beloning-gebaseerd leren.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op middelbaar niveau die diepe reinforcement learning technieken willen leren toepassen om intelligente agentsen te bouwen die autonome beslissingen kunnen nemen in complexe omgevingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

De theoretische grondslagen en wiskundige principes van Reinforcement Learning begrijpen.
Belangrijke RL-algoritmen implementeren, waaronder Q-Learning, Policy Gradients en Actor-Critic methoden.
Deep Reinforcement Learning agentsen bouwen en trainen met behulp van TensorFlow of PyTorch.
DRL toepassen op echte toepassingen, zoals spellen, robotica en optimalisatie van besluitvorming.
Problemen oplossen, visualiseren en de trainingsprestaties optimaliseren met behulp van moderne tools.

Opzet van de cursus

Interactieve lezingen en begeleidde discussies.
Praktische oefeningen en implementaties.
Live coderingsdemonstraties en projectgebaseerde toepassingen.

Opties voor cursus-aanpassing

Neem contact met ons op om een aangepaste versie van deze cursus (bijv. met PyTorch in plaats van TensorFlow) te regelen.

Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op

Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.

Duur 21 uren

Cursusaanbod

1. Inleiding tot Deep Reinforcement Learning

Wat is Reinforcement Learning?
Verschil tussen Supervized, Unsupervised en Reinforcement Learning
Toepassingen van DRL in 2025 (robotica, zorg, financiën, logistiek)
Begrijpen van de interactielus agent-omgeving

2. Fundamentele Reinforcement Learning

Markov Besluitprocessen (MDP)
Toestand, Actie, Beloning, Beleid en Waardesfuncties
Afweging tussen Verkenning (Exploration) en Exploitatie (Exploitation)
Monte Carlo methoden en Temporal-Difference (TD) leren

3. Implementatie van basis RL-algoritmen

Tabelmethoden: Dynamisch Programmeren, Beleidbeoordeling en Iteratie
Q-Learning en SARSA
Epsilon-greedy verkenning en afnemende strategieën
Implementeren van RL-omgevingen met OpenAI Gymnasium

4. Overgang naar Deep Reinforcement Learning

Beperkingen van tabelmethodes
Gebruik van neurale netwerken voor functieapproximatie
Architectuur en werking van Deep Q-Network (DQN)
Experience replay en target netwerken

5. Geavanceerde DRL-algoritmen

Double DQN, Dueling DQN en Prioritized Experience Replay
Policy Gradient Methoden: REINFORCE algoritme
Actor-Critic architecturen (A2C, A3C)
Proximal Policy Optimization (PPO)
Soft Actor-Critic (SAC)

6. Werken met continue actieruimtes

Uitdagingen in continue besturing
Gebruik van DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
Twin Delayed DDPG (TD3)

7. Praktische tools en frameworks

Gebruik van Stable-Baselines3 en Ray RLlib
Loggen en monitoren met TensorBoard
Hyperparameter tuning voor DRL-modellen

8. Beloningsingenieur en omgevingsonderzoek

Beloningsvormgeving en evenwicht van boetes
Concepten van Sim-to-real transfer learning
Aanmaken van custom omgevingen in Gymnasium

9. Gedeeltelijk waarneembare omgevingen en generalisatie

Omgaan met onvolledige toestandsinformatie (POMDPs)
Geheugen-gebaseerde benaderingen met behulp van LSTMs en RNNs
Verbeteren van robuustheid en generalisatie van agentsen

10. Speltheorie en Multi-Agent Reinforcement Learning

Inleiding tot multi-agent omgevingen
Samenwerking vs. concurrentie
Toepassingen in adversariaal trainen en strategie-optimalisatie

11. Casestudies en toepassingen in de echte wereld

Simulaties van zelfrijdende voertuigen
Dynamisch prijzen en financiële handelsstrategieën
Robotica en industriële automatisering

12. Problemen oplossen en optimalisatie

Diagnose van onstabiele training
Beheren van beloningsknaptheid en overfitting
Schalen van DRL-modellen op GPU's en gedistribueerde systemen

13. Samenvatting en vervolgstappen

Terugblik op DRL-architectuur en belangrijke algoritmen
Industriële trends en onderzoeksrichtingen (bijv. RLHF, hybride modellen)
Verdere bronnen en leesmaterialen

Vereisten

Vaardigheid in Python-programmeren
Begrip van Calculus en Lineaire Algebra
Basis kennis van Waarschijnlijkheid en Statistiek
Ervaring met het bouwen van machine learning modellen met behulp van Python en NumPy of TensorFlow/PyTorch

Doelgroep

Ontwikkelaars geïnteresseerd in AI en intelligente systemen
Datawetenschappers die reinforcement learning frameworks verkennen
Machine Learning Engineers die werken aan autonome systemen

Aangepaste bedrijfsopleiding

Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.

Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.

Investering

Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 4800 € + BTW*

Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen

(*De eindprijs kan variëren afhankelijk van de technische specialisatie van het cursus, het aangepaste niveau, de methode van levering en het aantal leerlingen)

Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666

Reviews (2)

Het helpen van mensen die AI nog nooit hebben gebruikt om herhaling bij het maken van prompts onder de knie te krijgen, en het aanmoedigen van mensen die AI al wel gebruiken om na te denken over andere methoden om ermee om te gaan.

Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals

Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview

Automatisch vertaald

Werken op basis van eerste principes op een gefocuste manier, en overgaan naar het toepassen van casestudies binnen dezelfde dag

Diep Reinforcement Learning met Python Training Cursus

Cursusaanbod

Vereisten

Aangepaste bedrijfsopleiding

Reviews (2)

Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals

Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview

Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts

Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Voorlopige Aankomende Cursussen

Diep Reinforcement Learning met Python

Diep Reinforcement Learning met Python

Diep Reinforcement Learning met Python

Gerelateerde categorieën

Deze site op andere locaties

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites

Diep Reinforcement Learning met Python Training Cursus

Cursusaanbod

Vereisten

Aangepaste bedrijfsopleiding

Reviews (2)

Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals

Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview

Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts

Cursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Voorlopige Aankomende Cursussen

Diep Reinforcement Learning met Python

Diep Reinforcement Learning met Python

Diep Reinforcement Learning met Python

Gerelateerde cursussen

Kunstmatige Intelligentie (AI) in de Automobielsector

Overzicht van kunstmatige intelligentie (AI)

Kunstmatige Neurale Netwerken, Machine Learning en Diep Denken

Toegepaste AI van Af in Python

Patroonherkenning

Afstellen met Reinforcement Learning uit menselijke feedback (RLHF)

Grote taalmodellen (LLM's) en referentiele leertechnieken (RL)

Inleiding op het gebruik van neurale netwerken

Referentieleer met Google Colab

Diepe neurale netwerken begrijpen

Uitlegbaarheid in diepe leer: De geheimen van zwarte-doosmodellen ontrafelen

Gerelateerde categorieën

Neurale Netwerken

Reinforcement Learning

Deze site op andere locaties

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites