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人工智能/强化学习必修课:引领人工智能新时代

5.4万

已完结 · 共61课时

有效期3年

强化学习前沿技术实战

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梗直哥丶

主讲人瞿炜,博士毕业于美国伊利诺伊大学,曾在中美顶尖大学和科研机构任教,先后于多家上市公司担任高管、研究院院长等职。

课程概述

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课程目录

附赠课件

课程群

第一章 欢迎来到强化学习的世界

1

全集试看

01.课程内容和理念

视频课

6分8秒

2

全集试看

02.认识强化学习

视频课

20分39秒

3

03.课程使用的技术栈

视频课

5分23秒

第二章 数学知识回顾:凡事预则立,不预则废

4

01.线性代数

视频课

12分42秒

5

02.微积分

视频课

13分11秒

6

03.概率

视频课

19分29秒

第三章 环境安装和工具使用:工欲善其事,必先利其器

7

01.CUDA+Anaconda深度学习环境配置

视频课

7分7秒

8

02.conda实用命令

视频课

5分32秒

9

03.Jupyter Notebook快速上手

视频课

5分40秒

10

04.仿真环境Gym安装

视频课

6分49秒

11

05.深度学习库Pytorch安装

视频课

3分36秒

第四章 马尔可夫随机过程:憧憬和行动中追寻生命的意义

12

01.序列建模与概率图模型

视频课

16分6秒

13

02.马尔可夫观测过程:学会“看”

视频课

16分38秒

14

03.马尔可夫决策过程:试着“干”

视频课

12分9秒

15

04.马尔可夫奖励过程:懂得“想”

视频课

19分4秒

16

05.贝尔曼方程:迭代求解价值函数

视频课

12分24秒

17

06.模型分类与选择

视频课

11分18秒

18

07.常见问题解析

视频课

8分28秒

19

08.马尔科夫随机过程代码实现

视频课

12分12秒

第五章 动态规划方法:理想国中的完美人生

20

01.动态规划方法核心思想和原理

视频课

11分26秒

21

02.策略迭代

视频课

15分22秒

22

03.价值迭代

视频课

7分48秒

23

04.动态规划代码实现

视频课

12分13秒

第六章 经典无模型方法:离散世界的价值最大化

24

01.蒙特卡洛方法

视频课

11分10秒

25

02.时序差分方法

视频课

12分51秒

26

03.蒙特卡洛方法和时序差分代码实现

视频课

8分7秒

27

04.广义策略迭代:统一的框架

视频课

7分55秒

28

05.Q-Learning算法(Off-Policy)

视频课

12分49秒

29

06.SARSA算法(On-Policy)

视频课

8分3秒

30

07.Q-Learning & SARSA代码实现

视频课

7分5秒

第七章 深度Q网络:他山之石,可以攻玉

31

01.核心思想和原理

视频课

16分42秒

32

02.DQN代码实现

视频课

10分29秒

33

03.常用改进和扩展

视频课

10分52秒

34

04.改进算法的代码实现

视频课

8分55秒

第八章 深度策略梯度方法:行胜于言,止于至善

35

01.深度策略梯度方法核心思想和原理

视频课

16分6秒

36

02.蒙特卡洛策略梯度(REINFORCE)

视频课

9分42秒

37

03.策略梯度的代码实现

视频课

6分28秒

38

04.近端策略优化算法(PPO)

视频课

14分25秒

39

05.近端策略优化的代码实现

视频课

10分22秒

第九章 演员-评论家算法:戏为兄弟,共荣共生

40

01.核心思想和原理(AC)

视频课

8分57秒

41

02.改进型演员评论家算法(A2C、A3C)

视频课

9分1秒

42

03.演员评论家算法的代码实现

视频课

6分21秒

43

04.深度确定性策略梯度(DDPG)

视频课

12分22秒

44

05.DDPG的代码实现

视频课

7分37秒

45

06.软性演员评论家算法(SAC)

视频课

16分41秒

46

07.SAC的代码实现

视频课

10分26秒

第十章 基于模型的强化学习:看不见的上帝之手

47

01.基于模型的强化学习核心思想和原理

视频课

19分37秒

48

02.Dyna-Q算法

视频课

16分33秒

49

03.Dyna-Q的代码实现

视频课

5分57秒

50

04.基于模型的策略优化(MBPO)

视频课

8分31秒

51

05.MBPO的代码实现

视频课

14分48秒

第十一章 进阶强化学习:欲穷千里目,更上一层楼

52

01.模仿学习三剑客

视频课

17分34秒

53

02.博弈论与强化学习

视频课

17分44秒

54

03.多智能体强化学习

视频课

16分14秒

55

04.多智能体强化学习的代码实现

视频课

12分13秒

56

05.AlphaStar网络

视频课

23分50秒

57

06.基于人类反馈的强化学习(RLHF)

视频课

16分21秒

第十二章强化学习实战:绝知此事要躬行

58

01.项目实战:OpenAI Gym游戏

视频课

17分37秒

59

02.项目实战:大模型训练

视频课

11分53秒

60

03.最新发展趋势分析

视频课

20分52秒

61

04.下一步学习建议

视频课

14分57秒

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