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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/codingxrl/
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课程名称：用Python打造强化学习 - 硅谷工程师特讲 (내손으로 강화학습 with Python 실리콘밸리 엔지니어 특강) **课程概述：** 本课程旨在教授人工智能的核心技能——强化学习。课程由硅谷AI工程师亲自授课，强调“亲手实践”，让学员从零开始掌握强化学习的精髓。 **什么是强化学习？** 强化学习是一种人工智能技术，通过让处于特定环境中的“代理”（agent）通过行动获得新的状态和奖励，来寻找能够获得最多奖励的最优方法。这是一种让计算机通过快速运算来自我学习的技术。 **实践环境与语言：** * **环境:** Jupyterlab * **语言:** Python * **框架:** TensorFlow, OpenAI **课程核心内容：** 本课程将以项目为导向，从基础概念到实战项目，清晰明了地教授强化学习。 * **第一步：超浓缩强化学习核心** * 强化学习基础 (Basic of Reinforcement Learning) * 强化学习关键概念 (Key Concept in RL) * **第二步：深入探索强化学习算法** * 强化学习算法分类 (Taxonomy of RL algorithms) * Q学习 (Q learning: DQN, DDQN) * 策略优化 (Policy Optimization: Reinforce, A2C, PPO) * DDPG * **第三步：亲手实践强化学习项目** * 使用Tensorflow 2.0从零构建DQN * 使用Stable-baseline Library应用DQN * 使用Tensorflow 2.0从零构建REINFORCE * 使用Stable-baseline Library应用PPO
남들보다 10년 먼저 배우는 인공지능 필수 SKILL실리콘밸리 AI 엔지니어 직강 "내손으로 강화학습" 강화학습이란?- 컴퓨터의 빠른 연산력으로 스스로 학습하는 강화학습은, 특정 환경에 놓인 에이전트에게 행동에 따라새로운 상태와 보상을 주어 가장 많은 보상을 획득하는 최적의 방법을 찾는 인공지능 기술입니다. 실습환경&언어- Jupyterlab, Python, TensorFlow, OpenAI핵심만 깔끔하게 끝내고 기초부터 함께하는 프로젝트Step 1. 초압축 강화학습 핵심- Basic of Reinforcement Learning- Key Concept in RLStep 2. 강화학습 알고리즘 집중탐구- Taxonomy of RL algorithms- Q learning(DQN,DDQN)- Policy Optimization(Reinforce,A2C,PPO)- DDPGStep 3. 내손으로 체화하는 실전 프로젝트- Tensorflow 2.0으로 DQN 바닥부터 짜보기- Stable- baseline Library로 DQN 사용하기- Tensorflow 2.0으로 REINFORCE 바닥부터 짜보기- Stalbe-baseline Library로 PPO 사용하기
