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Decision-Making in Dynamic Environments

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Decision-Making in Dynamic Environments

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Simulations
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Reinforcement Learning

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

November 2025

Bewertungen

8 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Build AI Agents with Practical App Design
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Reinforcement learning empowers autonomous AI agents to optimize decisions in complex, changing environments. In this module, learners will develop foundational expertise in designing reward structures, implementing sequential learning methods, and tuning agent behaviors for impact. Through practical case studies and hands-on exercises, participants will master how to align agent incentives with organizational goals, leverage temporal difference learning for adaption, and engineer strategies that balance exploration with exploitation. Prepare to drive real-world innovation by building robust RL systems that respond intelligently to evolving business needs.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Plug-in

This module immerses learners in the strategic world of multi-agent interactions, highlighting how intelligent agents collaborate and compete to solve complex problems. By mastering game theory principles, distributed training, and robust communication protocols, participants develop the expertise to deploy and scale AI agent solutions for dynamic, real-world environments. Learners build essential skills to design coordinated agent behaviors, optimize networked systems, and manage decentralized intelligence, positioning themselves to drive innovation in industries where collective decision-making delivers critical value.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Plug-in

This module prepares learners to build agents that thrive in the constantly evolving, complex realities of business and society. By mastering adaptation to data and environment changes, enforcing fairness in decision processes, and designing defensively against adversarial threats, participants will develop the expertise to deploy resilient, ethical AI solutions. Learners acquire powerful tools and evidence-based strategies that enable robust agent performance in unpredictable markets, mission-critical environments, and diverse global contexts.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Plug-in

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.