3. ज्ञानोदय के लिए शिक्षा का आधार बनाया जाए।

इस पाठ्यक्रम में प्रबलीकरण सीखने के तंत्र में ठोस आधार प्रदान किया जाता है, जिससे सैद्धांतिक अवधारणाओं को इस बात की व्यावहारिक समझ में परिवर्तित किया जाता है कि एजेंट वातावरण में कैसे काम करते हैं। आप यह समझने में सक्षम होंगे कि कैसे प्रणाली लंबे समय तक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए परीक्षण और त्रुटि से सीखती है। विस्तृत लिखित व्याख्याओं और वैचारिक अभ्यासों के माध्यम से, आप वास्तविक दुनिया की समस्याओं को सीखने के कार्यों के रूप में मॉडल करने के लिए आवश्यक अंतर्दृष्टि विकसित करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - एजेंटों, वातावरण, राज्यों और पुरस्कारों के बुनियादी ढांचे को समझें। - मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं (एमडीपी) के यांत्रिकी को सीखने के लिए क्रमिक निर्णय लेने के मॉडल। - नए मार्गों की खोज को अधिकतम लाभ के साथ संतुलित करने के लिए अन्वेषण और दोहन रणनीतियों का उपयोग करें। -मूल्य आधारित और नीति आधारित तरीकों का उपयोग करके समस्याओं को हल करने का अभ्यास करें। 3. मानवीय प्रतिक्रिया के माध्यम से सूक्ष्म-तुलन (आरएलएचएफ) सहित प्रबलीकरण सीखने के आधुनिक अनुप्रयोगों को समझें। -डाईनेमिक सिस्टम में क्रेडिट आवंटन और देरी से मिलने वाले इनाम की चुनौतियों का विश्लेषण करना। इस पाठ्यक्रम में विशेष एल्गोरिथम दृष्टिकोणों और आधुनिक उद्योग उपयोग मामलों में जाने से पहले आवश्यक शब्दावली और निर्णय लेने के गणितीय आधारों के साथ शुरू होता है। यह पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग और स्वचालित प्रणालियों में रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए बल प्रशिक्षण के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही बुद्धिमान एजेंट डिजाइन की अपनी समझ का निर्माण शुरू करें।