OpenAI Gym Eğitimi
OpenAI Gym Eğitimi, pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) algoritmalarını uygulamalı olarak öğrenmek ve test etmek isteyen kurumlar için hazırlanmıştır. Eğitim süresince katılımcılar; Gym ortamlarının kurulumu, ajan-mekanizma etkileşimleri, ödül sistemleri ve temel RL algoritmalarını Python ile geliştirme konularında derinlemesine bilgi edinir. Simülasyon temelli bu altyapı sayesinde, otonom sistemlerden optimizasyon projelerine kadar birçok alanda yapay zeka uygulamaları geliştirmek mümkün hale gelir.
OpenAI Gym Eğitim İçeriği
Eğitim Süresi: 3 Gün
- Gün: Giriş ve Temel Konular
- OpenAI Gym Nedir?
- OpenAI Gym Kurulumu
- Temel ortamlar (CartPole, MountainCar)
- Gym ile Basit Eğitim Senaryoları
- Temel Aksiyon ve Gözlem Mekanizmaları
- Gün: Algoritmalar ve Modelleme
- Policy Gradient Yöntemleri
- Q-Learning ve Deep Q-Network (DQN)
- Çevre Simülasyonları ve Modelleme
- Performans Analizi ve Değerlendirme
- Gün: Gelişmiş Konular ve Uygulamalar
- Çoklu Ortamda Eğitim
- Model-Free ve Model-Based Yöntemler
- Öğrenme Performansını İyileştirme Stratejileri
- Gerçek Dünya Uygulamaları