* Cantinho Satkeys

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  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal   4tj97u<z
    04 de Julho de 2025, 11:58
  • JPratas: dgtgtr Pessoal  101041 Vamos Todos Ajudar na Manutenção do Forum, Basta 1 Euro a Cada Um  43e5r6
    03 de Julho de 2025, 19:02
  • cereal killa: Todos os anos e preciso sempre a pedir esmolas e um simples gesto de nem que seja 1€ que fosse dividido por alguns ajudava, uma coisa e certa mesmo continuando isto vai levar volta a como se tem acesso aos tópicos, nunca se quis implementar esta ideia mas quem não contribuir e basta 1 € por ano não terá acesso a sacar nada, vamos ver desenrolar disto mais ate dia 7,finalmente um agradecimento em nome do satkeys a quem já fez a sua doação, obrigada
    03 de Julho de 2025, 15:07
  • m1957: Por favor! Uma pequena ajuda, não deixem que o fórum ecerre. Obrigado!
    03 de Julho de 2025, 01:10
  • j.s.: [link]
    02 de Julho de 2025, 21:09
  • j.s.: h7t45 ao membro anónimo pela sua ajuda  49E09B4F
    02 de Julho de 2025, 21:09
  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
    01 de Julho de 2025, 17:18
  • FELISCUNHA: Votos de um santo domingo para todo o auditório  4tj97u<z
    29 de Junho de 2025, 11:59
  • m1957: Foi de boa vontade!
    28 de Junho de 2025, 00:39
  • j.s.: passem f.v. por aqui [link]    h7t45
    27 de Junho de 2025, 17:20
  • j.s.: renovamos o nosso pedido para uma pequena ajuda para pagemento  do nosso forum
    27 de Junho de 2025, 17:19
  • j.s.: h7t45 aos convidados de honra Felizcunha e M1957 pela ajuda
    27 de Junho de 2025, 17:15
  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
    27 de Junho de 2025, 17:13
  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal  4tj97u<z
    27 de Junho de 2025, 11:51
  • JPratas: try65hytr A Todos  classic k7y8j0
    27 de Junho de 2025, 04:35
  • m1957: Por favor vaamos todos dar uma pequena ajuda, para não deixar encerrar o fórum! Obrigado.
    26 de Junho de 2025, 23:45
  • FELISCUNHA: j.s. enviei PM  101041
    26 de Junho de 2025, 21:33
  • FELISCUNHA: try65hytr  pessoal   htg6454y
    26 de Junho de 2025, 21:33
  • JPratas: try65hytr Pessoal  4tj97u<z
    26 de Junho de 2025, 02:28
  • cereal killa: Boa Tarde Pessoal E com enorme tristeza que depois de 15 anos que idealizei e abri este fórum vejo que esta na iminência de fechar portas porque ninguém tenta ajudar o pagamento do servidor, mas cada ano e sempre difícil arranjar almas caridosas que nos bom ajudando mas este ano esta complicado, mas infelizmente e como diz o j.s dia 5/07 se não houver algumas ajudas esta vez vai mesmo fechar…..e pena e triste mas tudo na vida tem fim. obrigada cereal killa
    25 de Junho de 2025, 19:40

Autor Tópico: Nanodegree Program - Become a Deep Reinforcement Learning Expert  (Lida 85 vezes)

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Offline mitsumi

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Alexis Cook (et al.) | Duration: 11:48 h | Video: H264 1280x720 | Audio: AAC 44,1 kHz 2ch | 2,29 GB | Language: English

Learn the deep reinforcement learning skills that are powering amazing advances in AI. Then start applying these to applications like video games and robotics.
Learn cutting-edge deep reinforcement learning algorithms-from Deep Q-Networks (DQN) to Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG). Apply these concepts to train agents to walk, drive, or perform other complex tasks, and build a robust portfolio of deep reinforcement learning projects.
The demand for engineers with reinforcement learning and deep learning skills far exceeds the number of engineers with these skills. This program offers a unique opportunity for you to develop these in-demand skills. You'll implement several deep reinforcement learning algorithms using a combination of Python and deep learning libraries that will serve as portfolio pieces to demonstrate the skills you've acquired. As interest and investment in this space continues to increase, you'll be ideally positioned to emerge as a leader in this groundbreaking field.
Prerequisites and Requirements
• Intermediate to advanced Python experience. You are familiar with object-oriented programming. You can write nested for loops and can read and understand code written by others.
• Intermediate statistics background. You are familiar with probability.
• Intermediate knowledge of machine learning techniques. You can describe backpropagation, and have seen a few examples of neural network architecture (like a CNN for image classification).
• You have seen or worked with a deep learning framework like TensorFlow, Keras, or PyTorch before.

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