决胜AI-强化学习实战系列视频课程

课程目标:带领同学们快速掌握机器学习界爆火的强化学习系列并将强化学习与深度学习进行结合,实例演示如何使用DQN网络让AI自己玩游戏!

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5分 共21课时,共3小时20分钟
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课程目标

带领同学们快速掌握机器学习界爆火的强化学习系列并将强化学习与深度学习进行结合,实例演示如何使用DQN网络让AI自己玩游戏!

适用人群

机器学习,深度学习,人工智能爱好者

课程简介

强化学习是当下爆火的机器学习经典模型,由于深度学习发展的迅速,使得强化学习和深度学习可以紧密的联系在一起。从AlphaGo到无人驾驶汽车,强化学习的应用越来越广泛也使得更多的学者关注这个领域。

系列课程从实例出发,形象解读强化学习究竟做了一件什么事以及如何完成这一系列任务。由强化学习的基本概念过度到马尔科夫决策过程,通过实例演示如何通过值迭代求解来得出来最好的决策。举例讲解Q-Learning算法的原理以及如何讲强化学习和深度学习进行结合。最后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。

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第一章强化学习基本原理
10节1小时42分钟
1-1强化学习简介 [免费试看]
09:33
1-2强化学习基本概念
09:54
1-3马尔科夫决策过程
09:06
1-4Bellman方程
12:22
1-5值迭代求解
08:12
1-6代码实战求解过程
11:14
1-7QLearning基本原理
10:00
1-8QLearning迭代计算实例
11:07
1-9QLearning迭代效果
08:59
1-10求解流程详解
11:42
第二章强化学习项目实战-DQN让AI自己玩游戏
11节1小时38分钟
2-1DeepQnetwork原理
06:38
2-2DQN网络细节
11:00
2-3DQN网络参数配置
08:23
2-4搭建DQN网络模型
11:31
2-5DQN卷积操作定义
10:07
2-6数据预处理
11:41
2-7实验阶段数据存储
08:18
2-8实现训练模块
10:50
2-9Debug解读训练代码
05:05
2-10完整代码流程分析
11:33
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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