Contents
學習使用 Python，Pytorch 和 OpenAI Gym 應用強化學習(reinforcement)和人工智慧演算法
從這 7 小時的課程，你會學到
- 強化學習基礎
- Tabular 方法
- 貝爾曼(Bellman)方程
- Q Learning
- 深度強化學習
- 從影片輸入中學習
要求
- 需要掌握基本的 python 知識。 人工智慧 / 機器學習 / Pytorch 的基礎知識——有很好，但是不完全必要。 將只使用開源工具
課程說明
更新:
所有的程式碼和安裝說明都已更新並經過驗證可以使用 Pytorch 1.2。
人工智慧正在動態地進入我們的生活。 它已經廣泛可用，我們使用它-有時甚至不知道它已在每天的基礎上。 很快它就會成為我們永恆的，每一天的伴侶。
在人工智慧的世界裡，我們又能把強化學習放在哪裡呢？ 毫無疑問，這是最有前途、發展最快的技術之一，最終將引領我們走向通用人工智慧！ 我們可以看到很多人工智慧可以取得驚人成果的案例——從玩遊戲到解決真實生活中的問題(機器人技術，醫療保健等等)。
毫無疑問，瞭解和理解它是值得的！
這就是為什麼我們開設了這門課程。
我們將走過多個主題，側重於最重要的和實際的細節。 我們將從非常基本的資訊開始，逐步建立我們的理解，並最終達到這一點，我們將使我們的代理人以人類的方式學習-只從影片輸入！
什麼是重要的-當然我們需要涵蓋一些理論-但是我們將主要集中在實踐部分。 目標是瞭解 WHY 和 HOW。
為了評估我們的演算法，我們將使用環境從-非常流行的 OpenAI Gym。 我們將開始從基本的文字遊戲，通過更複雜的，直到具有挑戰性的 Atari 遊戲
課程包括哪些內容？
- 強化學習簡介
- 馬可夫( Markov )決策流程
- 確定性和隨機性環境
- 貝爾曼方程
- Q Learning
- 勘探與開發
- 擴大規模
- 神經網路作為函式逼近器( function approximators )
- 深度強化學習
- DQN
- 對 DQN 的改進
- 從影片輸入中學習
- 重現一些最流行的 RL 解決方案
- 調整參數和一般建議
課堂上見！
目標受眾
- 任何對人工智慧，資料科學，機器學習，深度學習和強化學習感興趣的人
講師簡介
Atamai AI Team Data Science & AI Passion 資料科學與人工智慧熱情
我們是獨立的人工智慧研究人員，每天從事人工智慧和深度學習專案。 我們對此充滿熱情，我們希望與你們分享這份熱情。
我們也是經驗豐富的教練(到目前為止主要是面授教育訓練) ，我們只是喜歡與他人分享我們的知識！
我們期待著在我們的課程中看到你！
英文字幕：有
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