强化学习 [一举解开AlphaGo Zero的百胜奥秘]-2019年七月Z线

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-7-19 00:34:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
    强化学习 [一举解开AlphaGo Zero的百胜奥秘]-2019年七月Z线
    强化学习 [一举解开AlphaGo Zero的百胜奥秘]-2019年七月Z线


    〖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。

    〖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


    〖视频截图〗:
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    发表于 2020-11-10 08:39:54 | 显示全部楼层
    看到这样的好资源真是高兴!感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享!
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    看到这样的好资源真是高兴!感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享!
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