This foundational course on Q-Learning equips you with the essential knowledge to understand reinforcement learning concepts and apply them in real-world AI scenarios. Learn the fundamentals of Q-Learning, including Q-values, rewards, episodes, temporal difference, and the exploration vs. exploitation trade-off. Progress to applying Q-Learning by determining Q-values and guiding agent decision-making. Gain practical skills through step-by-step guided demos, where you’ll implement Q-Learning and see how agents optimize their actions in environments like robotics, gaming, and intelligent systems. Build the confidence to design adaptive AI models that learn and improve over time.
Q Learning in Reinforcement Training Basics
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Grasp Q-Learning fundamentals and reinforcement learning concepts
Understand Q-values, rewards, episodes, and temporal difference
Balance exploration vs. exploitation in training AI agents
Implement Q-Learning models with hands-on demos for real-world use
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Model Evaluation
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Kürzlich aktualisiert!
September 2025
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
Learn the fundamentals of Q-Learning, a key reinforcement learning algorithm for training intelligent agents. Start with an introduction to Q-Learning and understand its role in decision-making. Explore core components including Q-values, rewards, episodes, temporal difference, and the balance of exploration vs. exploitation. Build practical skills to implement Q-Learning and optimize agent performance in real-world applications.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
Learn to apply Q-Learning by understanding how Q-values are determined and used for agent decision-making. Explore the process of evaluating Q-values to guide optimal actions in reinforcement learning. Gain hands-on experience through guided demos, where you’ll implement Q-Learning step by step and build practical skills to train and optimize intelligent agents in real-world scenarios.
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3 Videos3 Aufgaben
Dozent
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Häufig gestellte Fragen
Q-Learning is a reinforcement learning algorithm that helps agents learn optimal actions by maximizing future rewards.
This course is designed for beginners, developers, and professionals seeking practical skills in reinforcement learning.
You’ll learn Q-Learning fundamentals, including Q-values, rewards, exploration vs. exploitation, and hands-on implementation.
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