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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deep-reinforcement-learning-chinese/
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Coursera 课程《深度强化学习2.0》 这门课程将带领学员深入学习和实现先进的人工智能模型，特别是一种名为“双延迟DDPG”（Double Delayed Deep Deterministic Policy Gradient，简称DDPG）的模型。该模型融合了当前最前沿的人工智能技术，包括连续性双深度Q-learning、策略梯度以及演员评论家模型。 课程内容结构清晰，分为三个主要部分： **第一部分：基础讲解** 此部分将全面介绍人工智能的必备基础知识，包括Q-Learning、深度Q-learning、策略梯度和演员评论家模型等核心概念。完成这部分后，学员将掌握AI学习的坚实理论基础。 **第二部分：双延迟DDPG理论** 本部分将深入剖析双延迟DDPG模型的理论原理。通过丰富的视觉化幻灯片，课程将清晰地展示AI模型的构建和训练全过程。学员不仅能理解理论细节，还将建立起对AI学习和运作的深刻认识。 **第三部分：双延迟DDPG的实现** 这是课程的实践环节。学员将从零开始，逐步构建双延迟DDPG模型。课程亮点之一是互动式编码练习，鼓励学员主动动手，加深对模型实现的理解和掌握。所有实践将在Google Colaboratory（Colab）上进行，这是一个免费的开源AI平台，学员无需担心本地环境配置问题，可以专注于模型实现和训练，最终目标是成功训练出能够行走或奔跑的蚂蚁/蜘蛛以及半人形机器人。
欢迎来到深度强化学习2.0！在这个课程中，我们回学习并且实现一个新的AI模型，较早双延迟DDPG。它是包括了当前最先进的人工智能技术，包括连续性双深度Q-learning，策略梯度，以及演员评论家模型。这个模型非常的强大，利用它，我们可以在课程中第一次解决最具有挑战性的AI问题（训练一个蚂蚁/蜘蛛，以及一个半人形机器人，让它走路或者跑过原野）。为了构建这个模型，我们分成三步来处理：第一部分：基础讲解在这一部分中，我们会学习人工智能的所有必须基础部分。这部分之后，大家可以掌握AI的基础知识，其中包括，Q-Learning,深度Q-learning,策略梯度，演员评论家模型以及更多。第二部分：双延迟DDPG理论这一部分中我们会深入学习整个模型背后的理论知识。大家会通过一系列的视觉呈现幻灯片，清楚看到完整的AI构建以及训练的过程。不仅大家可以学到理论知识的细节，同时还可以构建坚实的AI学习以及运作的理论基础。第一部分中的理论基础，结合第二部分的细节解释，会让这些高不可攀的技术，在你面前变得唾手可得。最终大家会成为，少数一批最先掌握这门技术的人。第三部分：双延迟DDPG的实现我们会从最基础开始构建这个模型，一步一步，通过互动的部分，这也是这一课程新增加的一个亮点，大家可以自己练习代码的实现部分，跟我们一起进行模型的实现。通过这些练习，大家不再只是被动地跟着课程走，而是主动地、更有效地提高技术。最后还有一点很重要的是，我们所有的实现部分都会放在Colaboratory中来做，也叫做Google Colab，这是一个完全免费的开源的人工智能平台，让大家可以进行编码，训练AI模型，而免去在自己的机器上安装各种资源包的困扰。换句话说，大家在执行代码的时候，可以百分百的确信，可以最后拿到蜘蛛以及半人形机器人的训练视频。
