Reinforcement Learning на Python для начинающих

Обучение с подкреплением (RL) позволяет создавать системы, способные принимать решения в условиях неопределенности — от управления финансовыми ресурсами до прогнозирования запасов и автоматизации в здравоохранении. В этом курсе вы освоите теорию RL и перейдете к практике: от процессов принятия решений Маркова до реализации алгоритмов Q-Learning с использованием Python и среды OpenAI Gym. Материал ориентирован на тех, кто хочет дополнить свой стек в Data Science навыками разработки целенаправленных AI-агентов. Вы пройдете путь от базовых математических концепций вероятности до написания собственного кода, что станет фундаментом для работы с продвинутыми моделями машинного обучения.