全球名校AI课程库(17)| Stanford斯坦福 · 强化学习课程『Reinforcement Learning』

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CS234; Reinforcement Learning; 强化学习

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课程介绍

要实现人工智能的梦想和影响,需要学会做出正确决策的自主系统。强化学习是这样做的一个强大范例,它与大量任务相关,包括机器人技术、游戏、消费者建模和医疗保健。

CS234; Reinforcement Learning; 强化学习

CS234是顶级院校斯坦福出品的强化学习方向专业课程,为强化学习领域提供坚实的介绍。学生将学习核心挑战和方法,包括概括和探索。

通过讲座、书面和编码作业的结合,学生将精通RL的关键思想和技术。作业将包括强化学习的基础知识以及深度强化学习——这是一个将深度学习技术与强化学习相结合的非常有前途的新领域。

CS234; Reinforcement Learning; 强化学习

课程讲师 **Emma Brunskill,**斯坦福计算机科学系副教授,卡内基梅隆大学的助理教授。专注于创建人工智能系统——从少量样本中学习,在医疗保健和教育领域稳健地做出良好决策。

CS234; Reinforcement Learning; 强化学习

根据视频内容整理的这份『CS234 课程结构图解』,展示了内容要点及其逻辑关系,超级直观!相信对构建 Whole Picture 特别有帮助~


课程主题

CS234 对于强化学习初步到构建全局认知有很大帮助。

  • Introduction to Reinforcement Learning(强化学习介绍
  • Tabular MDP planning(表格型马尔科夫决策
  • Tabular RL policy evaluation(表格型强化学习策略评估
  • Q-learning(Q学习
  • RL with function approximation(基于函数估计的强化学习
  • Policy search(策略搜索
  • Fast Learning(快速学习
  • Batch Reinforcement Learning(批强化学习
  • Monte Carlo Tree Search(蒙特卡洛树搜索

课程视频 | B站

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作者ShowMeAI内容团队 阅读原文www.showmeai.tech/article-det…