Машинное обучение с подкреплением — курс от IBS Training
Курс «Машинное обучение с подкреплением» от IBS Training — интенсивная программа для специалистов в области Data Science, желающих освоить Reinforcement Learning. За один месяц студенты изучают теоретические основы обучения с подкреплением: марковские процессы принятия решений, функции ценности, стратегии и награды. Программа охватывает классические алгоритмы Q-learning и SARSA, а также современные подходы Deep RL с использованием нейронных сетей. Практические занятия проводятся в средах OpenAI Gym, где студенты обучают агентов решать задачи навигации, управления и игр. Курс предназначен для тех, кто уже владеет базовыми навыками ML и хочет углубиться в одно из перспективных направлений.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- IBS Training
- Длительность
- 1 мес, 8 ч/нед
- Формат
- Онлайн
- Уровень
- Продвинутый
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат IBS Training
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 51 480 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Студенты изучают формальный аппарат RL: среды, агенты, состояния, действия, награды. Рассматриваются MDP, функции ценности состояний и действий, уравнения оптимальности Беллмана.
- Марковские процессы принятия решений
- Функция ценности
- Уравнение Беллмана
- Стратегия и награда
Основы Reinforcement Learning
Теоретический фундамент обучения с подкреплением
Студенты изучают формальный аппарат RL: среды, агенты, состояния, действия, награды. Рассматриваются MDP, функции ценности состояний и действий, уравнения оптимальности Беллмана.
- Марковские процессы принятия решений
- Функция ценности
- Уравнение Беллмана
- Стратегия и награда
Классические алгоритмы RL
Табличные методы: Q-learning, SARSA, Monte Carlo
Практическое освоение табличных методов обучения с подкреплением. Студенты реализуют алгоритмы с нуля и обучают агентов в простых средах GridWorld и FrozenLake.
- Q-learning
- SARSA
- Monte Carlo методы
- Temporal Difference
- Epsilon-greedy
Deep Reinforcement Learning
Нейросетевые подходы: DQN, Policy Gradient, Actor-Critic
Продвинутый модуль по Deep RL: аппроксимация Q-функции нейросетями, методы градиента стратегии, архитектуры Actor-Critic. Практика в средах CartPole, LunarLander и Atari.
- DQN
- Policy Gradient
- Actor-Critic
- PPO
- OpenAI Gym
- Stable Baselines
Чему научитесь
Для кого подходит
- →ML-инженеры, расширяющие специализацию
- →Data Scientists с опытом в supervised learning
- →Разработчики AI-систем и игровых агентов
Требования
- →Опыт в машинном обучении
- →Уверенный Python
- →Основы нейронных сетей
Плюсы и минусы курса Машинное обучение с подкреплением
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Глубокое погружение в Reinforcement Learning за короткий срок
- Практика в реальных RL-средах OpenAI Gym
- Покрытие как классических, так и Deep RL методов
- Подходит для расширения экспертизы опытных ML-специалистов
Минусы
- Высокий порог входа — требуется опыт в ML
- Сжатые сроки для большого объёма материала
- Не подходит новичкам без опыта в Data Science
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Какой опыт нужен для прохождения курса?
Какие среды используются для практики?
Можно ли пройти курс за месяц при полной занятости?
Какие задачи решают выпускники на практике?
Выдаётся ли сертификат?
Какой опыт нужен для прохождения курса?
Необходим опыт в машинном обучении: понимание supervised learning, работа с Python и базовые знания нейронных сетей. Курс рассчитан на уровень middle и выше.
Какие среды используются для практики?
Практические задания выполняются в средах OpenAI Gym: GridWorld, FrozenLake, CartPole, LunarLander. Также используется библиотека Stable Baselines для работы с готовыми реализациями алгоритмов.
Можно ли пройти курс за месяц при полной занятости?
Курс рассчитан на интенсивный формат — около 8 часов в неделю. При полной занятости это выполнимо, но потребует дисциплины и стабильного графика.
Какие задачи решают выпускники на практике?
Выпускники умеют обучать агентов для задач навигации, управления робототехническими системами, оптимизации ресурсов и принятия последовательных решений в условиях неопределённости.
Выдаётся ли сертификат?
Да, после завершения курса и выполнения практических заданий выдаётся сертификат IBS Training, подтверждающий компетенции в области Reinforcement Learning.