Executive Master in Strategic Finance and Business Leadership

Le système officiel de certification des compétences en construction (CSCS)

ID du cours : 2501050108809ESH

Dates du cours : 05/01/25 Durée du cours : 1 Jour(s) d'étude Lieu du cours : Londres, Royaume-Uni

Catégorie de cours : Programmes uniques


Sous-catégories de cours :

Éducation et développement professionnel Santé, sécurité et bien-être Leadership et gestion Durabilité et pratiques environnementales Sécurité de la construction Durabilité environnementale Santé et bien-être Leadership et communication Assurance qualité Gestion des risques Développement des compétences techniques

Cours certifié par :

ESHub CPD & LondonUni - Formation en management exécutif

Programmes de formation professionnelle et de développement professionnel continu, santé et sécurité dans la construction, carte verte CSCS

La certification sera délivrée à partir de : Londres, Royaume-Uni


Frais de cours : 500,00 £

TVA non incluse dans le prix. La TVA peut varier selon le pays où se déroule le cours ou l'atelier.

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Executive Master in Strategic Finance and Business Leadership

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Informations sur le cours

Introduction

Notre formation est conçue comme une formation intensive d'une journée. Vous y apprendrez les notions de santé et de sécurité dans le secteur de la construction nécessaires à la réussite de votre formation. À l'issue de la formation, vous passerez un test en ligne qui évaluera vos connaissances acquises au cours de la journée.

Objectifs

Après avoir réussi votre test, vous recevrez la confirmation de votre carte CSCS. Vous recevrez ensuite une confirmation de vos résultats et de votre carte CSCS. Votre carte CSCS originale et votre certificat vous parviendront sous 10 jours ouvrés.

À qui s'adresse cette formation ?

Toute personne souhaitant travailler sur des chantiers de construction Toute personne souhaitant postuler à un emploi dans le secteur de la construction Toute personne souhaitant accéder à un chantier de construction au Royaume-Uni (obligatoire)

Méthode de formation

• Pré-évaluation • Enseignement en groupe en direct • Utilisation d'exemples concrets, d'études de cas et d'exercices • Participation et discussion interactives • Présentation PowerPoint, écran LCD et tableau à feuilles mobiles • Activités et tests de groupe • Post-évaluation

Soutien au programme

Ce programme est soutenu par : * Des discussions interactives * Des jeux de rôle * Des études de cas et met en évidence les techniques à la disposition des participants.

Agenda quotidien

Agenda du matin : * 9h00-9h30 (pré-évaluation, compléter le registre et présence) * 9h30-11h30 (session technique) * 11h30-11h45 (pause-café) * 11h45-12h45 (session technique) * 12h45-13h00 (pause de révision) * 13h00-14h00 (test CSCS) Aganda de l'après-midi : * 14h30-15h00 (pré-évaluation, compléter le registre et présence) * 15h00-18h30 (session technique) * 18h30-18h45 (pause-café) * 18h45-19h45 (session technique) * 19h45-20h00 (pause de révision) * 20h00-21h00 (CSCS (Test)

Payer

Plans de cours

Week 1
Day 1:
Foundations of Reinforcement Learning

Introduction to RL: Key Concepts and Terminology
Understanding Markov Decision Processes (MDPs)
Exploration vs. Exploitation Trade-off
Hands-On Exercise: Simulating Simple RL Environments


Day 2:
Core Algorithms and Techniques

Dynamic Programming Methods: Policy Iteration and Value Iteration
Monte Carlo Methods for Estimating Value Functions
Temporal Difference Learning and Q-Learning
Practical Application: Solving Gridworld Problems


Day 3:
Advanced Topics in RL

Function Approximation for Large-Scale Problems
Deep Reinforcement Learning: Combining Neural Networks with RL
Policy Gradient Methods and Actor-Critic Models
Case Study: Autonomous Vehicle Navigation Using RL


Day 4:
Multi-Agent Systems and Real-World Applications

Introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
Cooperative vs. Competitive Scenarios in MARL
Industry Applications: Robotics, Gaming, and Supply Chain Optimization
Group Project: Designing a Multi-Agent RL System


Day 5:
Ethical Considerations and Future Trends

Addressing Bias and Fairness in RL Models
Scalability Challenges in Deploying RL Solutions
Emerging Trends: Meta-Learning and Hierarchical RL
Final Presentations and Feedback Session

Semaine 02

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Semaine 03

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Semaine 04

Semaine 04

Semaine 05

Semaine 05

Semaine 06

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Semaine 07

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Semaine 08

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Semaine 09

Semaine 09