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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:04 编辑
6 O4 {+ F; z0 B& Z; A# E9 D0 g; Z; Y& d" g
【课程介绍】8 X8 Z9 h* T5 k/ x+ D" ^4 d
强化学习实战视频培训教程概况：强化学习是当下爆火的机器学习经典模型，系列课程从实例出发，形象解读强化学习如何完整一个实际任务。由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迭代求解来得出来好的决策。举例讲解强化学习（Q-Learning）算法的原理以及如何将强化学习和深度学习进行结合。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。2 A" D: W/ ]" \; _1 \4 J- b. b# L
【课程收益】0 ^: Q) W* Q; P' i0 V7 C
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！( r5 S- c2 f9 B; x
课程大纲：
5 M% q& B/ |* m9 }- n: y2 t第一章：强化学习基本原理" k P0 v8 C4 H- s$ \
01. 强化学习简介" c1 w5 d1 `; i3 S* N9 ^% ~
02. 强化学习基本概念: D6 y' H+ z( Z9 P$ [
03. 马尔科夫决策过程( Q8 z) x" Z) Q& R8 O
04. Bellman方程6 b" F: Z' U% A, Z6 I( n
05. 值迭代求解$ g3 {1 T% D5 |, K p4 Z: M
06. 代码实战求解过程
; L8 T) S) I$ ~8 E. x6 W q7 h07. 求解流程详解
; u" G7 ?, v! j/ T/ @& G08. QLearning基本原理8 k" s' d! A/ N
09. QLearning迭代计算实例- W; M9 P1 Q# B6 z# T4 L8 }1 _" G
10. QLearning迭代效果8 {$ A8 m( S& v. h! R5 x
第二章：强化学习项目实战-DQN让AI自己玩游戏
: n& F2 w$ s; ^. h! c3 i01. DeepQnetwork原理, d+ C; I5 [! d1 _ f& j
02. DQN网络细节
% E2 ^6 I; w. [! ]* Q03. DQN网络参数配置6 i8 u2 u8 |* ~) j+ p9 I) d# ^+ `
04. 搭建DQN网络模型- e, x1 w5 q4 G: V4 q& R' u
05. DQN卷积操作定义( e( P T g# O" y# v. k
06. 数据预处理7 b. F) B' b1 I* c* a
07. 实验阶段数据存储
7 S9 u7 K0 `6 m" [% L, Y. s+ ]08. 实现训练模块
3 Q, T3 C9 x# @+ I9 i9 N09. Debug解读训练代码1 @4 I! I7 q* _) g# |4 f/ Y* F
10. 完整代码流程分析( x5 h1 O `) c6 Z2 C
11. DQN效果演示: J% _- ~4 y4 _
) V) B/ i# H" [$ x% k
9 v: N& N% v7 v- Q. a/ h- F4 ^
# R& ?. e8 y/ n" n |
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