Formación en MATLAB y Simulink

Detalles del curso

Este curso de un día ofrece una introducción a reinforcement learning en los entornos de MATLAB® y Simulink®, y se centra en el uso de Reinforcement Learning Toolbox™.

Temas incluidos:

  • Entorno y recompensas
  • Política y agente
  • Redes neuronales y entrenamiento
  • Despliegue

Día 1 de 1


Entorno y recompensas

Objetivo: Configure un entorno y defina las recompensas en Simulink o MATLAB.

  • Configurar un entorno en Simulink
  • Escribir una función de recompensa
  • Configurar un agente con Simulink y MATLAB
  • Conectar al agente con el entorno

Política y agente

Objetivo: Cree una representación de una política y genere un agente.

  • Representar una política con una red neuronal
  • Crear un agente de reinforcement learning en MATLAB
  • Especificar opciones de simulación para ejecutar una simulación

Redes neuronales y entrenamiento

Objetivo: Compile una red neuronal para representar una política y entrene a un agente.

  • Compilar una red neuronal
  • App Deep Network Designer
  • Entrenar a un agente
  • App Reinforcement Learning Designer

Despliegue

Objetivo: Genere código a partir de un agente entrenado.

  • Generar código
  • Validar el código

Nivel: Intermedio

Duración: 1 día

Idiomas: English, 한국어