Deep_reinforcement_learning_Course
Implémentations du cours gratuit Deep Reinforcement Learning avec Tensorflow et PyTorch
Apprenez et pratiquez l'apprentissage par renforcement profond en entraînant des agents IA dans divers environnements en utilisant des bibliothèques populaires.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentImplémentations du cours gratuit Deep Reinforcement Learning avec Tensorflow et PyTorch
Deep_reinforcement_learning_Course compte 3.9k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.2k fois. Deep_reinforcement_learning_Course est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2018. Ses principaux thèmes sont : a2c, actor-critic, deep-learning, deep-q-learning.
Qu'est-ce que Deep_reinforcement_learning_Course ?
Implémentations du cours gratuit Deep Reinforcement Learning avec Tensorflow et PyTorch
Deep_reinforcement_learning_Course est-il open source ?
Deep_reinforcement_learning_Course est un projet open source.
Deep_reinforcement_learning_Course est-il gratuit ?
Oui. Deep_reinforcement_learning_Course est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Dans quel langage Deep_reinforcement_learning_Course est-il écrit ?
Deep_reinforcement_learning_Course est écrit principalement en Jupyter Notebook.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/simoninithomas-deep-reinforcement-learning-course.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.