* Cantinho Satkeys

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  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
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  • 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
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  • m1957: Por favor! Uma pequena ajuda, não deixem que o fórum ecerre. Obrigado!
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  • j.s.: h7t45 ao membro anónimo pela sua ajuda  49E09B4F
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  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
    01 de Julho de 2025, 17:18
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  • 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
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Autor Tópico: Hands-on Reinforcement Learning with PyTorch  (Lida 255 vezes)

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Offline mitsumi

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Hands-on Reinforcement Learning with PyTorch
« em: 21 de Setembro de 2019, 14:45 »

Hands-on Reinforcement Learning with PyTorch
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 3 Hours | 561 MB
Genre: eLearning | Language: English

PyTorch, Facebook's deep learning framework, is clear, easy to code and easy to debug, thus providing a straightforward and simple experience for developers.

This course is your hands-on guide to the core concepts of deep reinforcement learning and its implementation in PyTorch. We will help you get your PyTorch environment ready before moving on to the core concepts that encompass deep reinforcement learning.

Following a practical approach, you will build reinforcement learning algorithms and develop/train agents in simulated OpenAI Gym environments. You'll learn the skills you need to implement deep reinforcement learning concepts so you can get started building smart systems that learn from their own experiences.

By the end of this course, you will have enhanced your knowledge of deep reinforcement learning algorithms and will be confident enough to effectively use PyTorch to build your RL projects.

The code bundle for this course is available at:
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