[人工智能] 2017年底机器学习之RL强化学习理论与实践视频教程附资料 6课

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发表于 2018-2-28 21:43:26 | 显示全部楼层 |阅读模式


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课程介绍
强化学习,被誉为可能通向强人工智能的第三类机器学习方法,在AI游戏领域的应用已司空见惯,如自动玩flappy bird,借助强化学习玩星际争霸,最近非常火的王者荣耀也不例外;在无人驾驶、自动交易等领域也有着举足轻重的作用。《强化学习》课程,带你揭秘AlphaGo和星际争霸/王者荣耀,华尔街最热门的自动交易算法背后的技术及无人驾驶的关键点。
1)从模型无关到模型相关,从Q-learning到Policy gradient,全面涵盖主流强化学习内容知识。
2)与工业级ML算法紧密结合的应用案例讲解
3)配套实验环境与GPU服务器

课程目录
        第1课 强化学习RL简介
        知识点1:强化学习定义:可能通向强人工智能的第三类机器学习方法
        知识点2:强化学习数学模型:马尔科夫决策过程(MDP)
        知识点3:RL机器人:探索环境,规划自己的人生
        知识点4:强化学习基本算法分类
        知识点5:Model-Based RL: 已知环境,如何优化自己的人生
        第2课 Model—Free Learning
        知识点1:环境未知,如何评估测略(状态价值)
        知识点2:蒙特卡洛方法学习状态价值函数
        知识点3:TD方法学习状态价值函数
        实战项目:两种方法比较及代码实现
        知识点5:OpenAI Gym介绍
        第3课 Model-Free Control
        知识点1:ϵ− 贪婪策略:平衡 Exploration and Exploitation
        知识点2:on/off-policy 蒙特卡洛方法
        知识点3:on/off-policy TD 算法 (Sara)
        实战项目:on/off-policy 算法比较及代码实现
        第4课 Q-Learning
        知识点1:Q-Learning
        知识点2:Deep Q-Learning
        实战项目:Q-learning解决山地车问题
        第5课 策略梯度学习
        知识点1:蒙特卡洛策略梯度
        知识点2:Actor-Critic算法
        实战项目:用policy gradient解决连续山地车的问题
        第6课 TensorFlow强化学习应用案例
        实战项目:使用Deep Q network 和 Policy gradient完成以下游戏:强化学习乒乓球游戏、强化学习flappy bird

课程展示
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    发表于 2018-2-28 22:02:27 | 显示全部楼层
    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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    发表于 2018-2-28 22:10:40 | 显示全部楼层
    楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得一起自学吧是注册对了!
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    发表于 2018-3-1 09:16:27 | 显示全部楼层
    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    发表于 2018-3-1 09:16:45 | 显示全部楼层
    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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