如今,深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。
由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容,入门门槛高是事实
虽然市面上有着很多优秀的AI著作,但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。只懂原理而不进行编程训练,那永远也别想学会强化学习算法!
南开大学人工智能学院讲师郭宪老师带来的《深入浅出强化学习:编程原理》系列课程,从代码的角度出发,通过编程实例帮助那些想要学习强化学习算法的同学更深入、更清楚地理解算法!
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本课程可以搭配《深入浅出强化学习:编程实战》一书使用,课程补充了书中未涉及的内容,如TensorFlow和Pytorch框架知识,超参数说明等。
讲师介绍
郭宪,南开大学人工智能学院讲师,具有丰富的强化学习算法授课经验,多次给本校本科生和研究生授课,开设知乎专栏“强化学习知识大讲堂”,出版图书《深入浅出强化学习:原理入门》和《深入浅出强化学习:编程实战》。
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