Meld u nu aan voor gratis ondersteuning van ons Cybersecurity Services Centre

Meld je aan voor gratis ondersteuning op het gebied van cyberbeveiliging

Woon het Ransomware Defence Summer Bootcamp bij in Amsterdam, juni 2026

Neem deel aan ons gratis zomer bootcamp over de verdediging tegen ransomware

Schrijf je in voor de online livecursus Foundations of Cybersecurity en AI

Leer online over de fundamenten van cyberbeveiliging en AI

Versterkend leren

Deze module behandelt reinforcement learning, een vorm van machine learning waarbij agents leren beslissingen te nemen door interactie met een omgeving om de cumulatieve beloning te maximaliseren. Het behandelt belangrijke concepten zoals het Markov-beslissingsproces, beleidsoptimalisatie en op waarde gebaseerde methoden, samen met toepassingen op gebieden zoals gaming, robotica en autonome systemen.

Curriculumbouwer

Hulp nodig? Klik hier voor instructies.

Sutton, Richard S., en Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. Tweede editie. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Kochenderfer, Mykel J., Tim A. Wheeler en Kyle H. Wray. Algoritmen voor besluitvorming. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2022.

Agarwal, Alekh, Nan Jiang en S. Kakade. “Reinforcement Learning: Theory and Algorithms” (Versterkend leren: theorie en algoritmen), 2019.

https://www.semanticscholar.org/paper/Reinforcement-Learning%3A-Theory-and-Algorithms-Agarwal-Jiang/8ef87e938b53c7f3ffdf47dfc317aa9b82848535

Bertsekas, Dimitri P. Reinforcement Learning and Optimal Control. 2e druk (inclusief redactionele revisies). Belmont, Massachusetts: Athena Scientific, 2019.

Versterkend leren

Curriculumbouwer

Sutton, Richard S., en Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. Tweede editie. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Kochenderfer, Mykel J., Tim A. Wheeler en Kyle H. Wray. Algoritmen voor besluitvorming. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2022.

Agarwal, Alekh, Nan Jiang en S. Kakade. “Reinforcement Learning: Theory and Algorithms” (Versterkend leren: theorie en algoritmen), 2019.

Bertsekas, Dimitri P. Reinforcement Learning and Optimal Control. 2e druk (inclusief redactionele revisies). Belmont, Massachusetts: Athena Scientific, 2019.

Hoe de curriculumbouwer werkt

Bedankt voor uw aanmelding voor onze nieuwsbrief!

Bedankt! RSVP ontvangen voor Sutton, Richard S. en Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. Tweede editie. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Sutton, Richard S., en Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. Tweede editie. Adaptive Computation and Machine Learning Series. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2018.

Bezig met laden...