GANs, Variational Autoencoders & Deep Reinforcement Learning in Python

Генеративные модели и глубокое обучение с подкреплением позволяют создавать системы, способные не просто анализировать данные, но и синтезировать новые объекты или обучаться сложным стратегиям поведения. Внутри разбираются архитектуры GAN и вариационных автокодировщиков, а также продвинутые алгоритмы обучения с подкреплением — от базовых сетей до сложных комбинаций с нейронными сетями.

В курсе акцент сделан на техническую реализацию моделей с использованием TensorFlow и Theano. Вы разберете принципы работы генеративных сетей, научитесь строить Q-обучение с глубокими нейросетями и внедрять методы Policy Gradient. Программа охватывает использование сверточных нейронных сетей в связке с Deep Q-Learning, что позволяет применять эти подходы к решению прикладных задач любой сложности.