ESHub
Het officiële certificeringsprogramma voor bouwvaardigheden (CSCS) schetst
Cursus-ID: 2501050108809ESH
Cursusdata: 05/01/25 Cursusduur: 1 studiedag/dagen Cursuslocatie: Londen, VK
Cursuscategorie: Unieke programma's
Cursus subcategorieën:
Onderwijs en professionele ontwikkeling Gezondheid, veiligheid en welzijn Leiderschap en management Duurzaamheid en milieupraktijken Veiligheid in de bouw Milieuduurzaamheid Gezondheid en welzijn Leiderschap en communicatie Kwaliteitsborging Risicomanagement Ontwikkeling van technische vaardigheden
Cursusinformatie
Invoering
Onze cursus is opgezet als een intensieve eendaagse cursus. U leert de benodigde materialen over gezondheid en veiligheid in de bouw om te slagen voor de cursus. Na afloop van de cursus doet u een online test, gebaseerd op wat u gedurende de dag hebt geleerd.
Doelstellingen
Na het behalen van uw testresultaten ontvangt u een bevestiging van uw CSCS-kaart. Vervolgens ontvangt u een bevestiging van uw testresultaten en uw CSCS-kaart. Uw originele CSCS-kaart en uw certificaat ontvangt u binnen 10 werkdagen.
Voor wie is deze bijeenkomst bedoeld?
Iedereen die op bouwplaatsen wil werken Iedereen die wil solliciteren naar een baan in de bouw Iedereen die op een bouwplaats in het Verenigd Koninkrijk wil werken (verplicht)
Trainingsmethode
• Voorafgaande beoordeling • Live groepsinstructie • Gebruik van praktijkvoorbeelden, casestudies en oefeningen • Interactieve deelname en discussie • Powerpointpresentatie, LCD en flip-over • Groepsactiviteiten en tests • Nabeoordeling
Programmaondersteuning
Dit programma wordt ondersteund door: * Interactieve discussies * Rollenspellen * Casestudies en het benadrukken van de technieken die de deelnemers tot hun beschikking hebben.
Dagelijkse agenda
Ochtend Aganda: * 9:00-9:30 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 9:30-11:30 (technische sessie) * 11:30-11:45 (koffiepauze) * 11:45-12:45 (technische sessie) * 12:45-13:00 (herhalingspauze) * 13:00-14:00 (CSCS-test) Middag Aganda: * 14:30-15:00 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 15:00-18:30 (technische sessie) * 18:30-18:45 (koffiepauze) * 18:45-19:45 (technische sessie) * 19:45-20:00 (herhalingspauze) * 20:00-21:00 (CSCS-test) Testen)
Cursusoverzichten
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
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
Week 02
Week 02
Week 03
Week 03
Week 04
Week 04
Week 05
Week 05
Week 06
Week 06
Week 07
Week 07
Week 08
Week 08
Week 09
Week 09
