Dino Reinforcement Learning bietet ein umfassendes Werkzeugset zum Trainieren eines KI-Agenten, um das Chrome-Dinosaurierspiel durch reinforcement learning zu spielen. Durch die Integration mit einem headless Chrome-Exemplar über Selenium erfasst es Echtzeit-Spielbilder und verarbeitet sie zu Zustandsdarstellungen, die für Eingaben in tiefe Q-Netzwerke optimiert sind. Das Framework umfasst Module für Replay-Speicher, Epsilon-Greedy-Exploration, Convolutional Neural Network-Modelle und Trainingsschleifen mit anpassbaren Hyperparametern. Nutzer können den Trainingsfortschritt über Konsolenprotokolle überwachen und Checkpoints für die spätere Bewertung speichern. Nach dem Training kann der Agent eingesetzt werden, um Live-Spiele autonom zu spielen oder gegen verschiedene Modellarchitekturen getestet zu werden. Das modulare Design erlaubt einen einfachen Austausch der RL-Algorithmen, was es zu einer flexiblen Plattform für Experimente macht.

Dieses Bootcamp deckt den LangChain-Rahmen von Anfang bis Ende ab und ermöglicht es Ihnen, AI-Agenten in Python zu erstellen. Sie erkunden Prompt-Vorlagen, Kettenzusammenstellung, Agenten-Tools, Konversationsspeicher und Dokumentenabruf. Durch interaktive Notizbücher und detaillierte Übungen implementieren Sie Chatbots, automatisierte Arbeitsabläufe, Frage-Antwort-Systeme und benutzerdefinierte Agentenketten. Am Ende des Kurses verstehen Sie, wie man auf LangChain basierende Agenten für verschiedene Aufgaben bereitstellt und optimiert.