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使用 Pytorch 做強化學習

課程簡介

學習使用 Python,Pytorch 和 OpenAI Gym 應用強化學習(reinforcement)和人工智慧演算法

課程介紹:English 简中

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

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

優惠資訊

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