Reinforcement learning en MATLAB y Simulink
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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
Prerrequisitos:
Duración: 1 día
Idiomas: English, 한국어, 中文
