|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/
课程评论：没有评论
**课程名称：** 大家的强化学习公开课 - 通过 Python 和 Google Colaboratory 从基础到逐步学习强化学习的原理与实现 **课程摘要：** 本课程旨在帮助学习者掌握并熟悉“强化学习”。强化学习是指“代理”通过与“环境”互动，学习能够获得最大奖励的行为，并自主获得各种行动模式。本课程将从基础知识出发，细致讲解强化学习的原理以及如何通过代码实现。通过学习和掌握在各种场景中日益广泛应用的强化学习，使其能够灵活运用。 **课程内容涵盖：** * **第一部分：强化学习概述** * 掌握强化学习的整体框架。 * 学习开发环境 Google Colaboratory 的使用方法。 * **第二部分：简单的强化学习** * 使用最少的 Python 代码实现一种强化学习方法——Q学习。 * **第三部分：强化学习原理** * 学习强化学习的理论知识和工作原理。 * **第四部分：深度强化学习** * 学习将深度学习与强化学习相结合的深度强化学习。 * **第五部分：强化学习的应用** * 利用 OpenAI Gym 尝试月球着陆器控制。 * 介绍强化学习的前沿研究。 **技术栈：** * **编程语言：** Python (课程将提供 Python 基础知识的下载式 Notebook) * **深度学习框架：** PyTorch * **强化学习环境：** OpenAI Gym * **开发环境：** Google Colaboratory **先修知识：** * 尽管课程会提供 Python 基础知识的 Notebook，但具备一定的 Python 编程基础将更有利于学习。 **课程特色：** * 从基础到实践，循序渐进地讲解强化学习的原理与实现。 * 结合实用的开发工具和框架（Python, PyTorch, OpenAI Gym, Google Colaboratory）。 * 通过实际应用案例（如月球着陆器控制）加深理解。 * 介绍前沿研究，拓展学习视野。 **备注：** 本课程的视频内容是基于 YouTube 直播讲座【Live 人工智能】的 Udemy 再编集版本。
みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのコースです。強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。コースの内容は以下の通りです。Section1. 強化学習の概要→ 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。Section2. シンプルな強化学習→ 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。Section3. 強化学習の原理→ 強化学習の理論、動作原理を学びます。Section4. 深層強化学習→ ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。Section5. 強化学習の応用→ OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックがダウンロード可能です。本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
