大学学历
推介会
通过这门 100% 在线大学课程，您将在工作中开发最具创新性的强化学习算法，解决过程控制等领域的现实问题”
为了提供高质量的商品或服务，专家需要拥有可支配的机制来探索其运作并评估其绩效和有效性。从这个意义上说，在 OpenAI 中创建环境为他们提供了一个可访问的框架来开发、测试和比较智能算法。此类平台通过提供现实场景的模拟来促进实验，人工智能代理可以在其中进行交互和学习。因此，专家可以在自动驾驶汽车或无人机等系统投放市场之前对其进行培训。
在此背景下， TECH 推出了一项开创性的强化学习计划。通过这种方式，学生将获得开发最有效算法的实践技能，并以最佳方式将神经网络策略应用到他们的项目中。该课程将深入探讨从奖励优化到行动评估和梯度优化等问题。反过来，课程大纲将深入研究马尔可夫决策过程，以便毕业生能够在不确定性框架下解决序列决策问题。此外，培训还将包括案例研究，以提高学生在为深度Q学习构建深度神经网络等方面的能力。
大学学位将基于革命性的再学习方法，它是该方法的先驱。这种教学体系包括不断重复最优秀的概念，让学生以灵活、自然的方式巩固它们。这样，他们就不需要投入长时间的学习或诉诸艰巨的传统技术，例如记忆。毫无疑问，这是一个舒适地参加课程的独特机会。学生只需拥有可访问互联网的设备即可在一天中的任何时间查看虚拟校园上托管的内容。
根据《福布斯》杂志，优化世界上最好的数字大学的 Q-Learning 参数”
这个强化学习大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- 强化学习专家呈现实战案例开发
- 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
- 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
- 特别强调创新方法论
- 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
- 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容
您想深入研究马尔可夫决策过程吗？在短短 6 周内通过大学学位掌握这个数学框架”
该计划的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。
通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。
该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。
您将通过最先进的奖励学习算法丰富您的实践，并训练在动态环境中做出最佳决策的代理"
借助技术再学习系统，您将获得自然而灵活的智力成长。忘记投入长时间的学习吧！"
教学大纲
该计划将为学生提供强化学习的全面视野，以丰富他们的项目。为了实现这一目标，课程将分析奖励优化或政策搜索等关键概念。在整个培训过程中，学员将掌握优化创建 OpenAI 环境和构建深度 Q-Learning 深度神经网络的实用技能。这将使毕业生拥有解决强化学习问题所需的资源，特别是在高复杂性或高维度的环境中，例如视频游戏。
由机器学习专家设计的大学课程将确保您职业生涯的质量飞跃”
模块 1. 强化学习
1.1. 政策搜索和奖励优化
1.1.1. 奖励优化算法
1.1.2. 政策搜索流程
1.1.3. 强化学习以优化奖励
1.2. OpenAI
1.2.1. OpenAI Gym 环境
1.2.2. 创建 OpenAI 环境
1.2.3. OpenAI 中的强化学习算法
1.3. 神经网络策略
1.3.1. 用于策略搜索的卷积神经网络
1.3.2. 深度学习政策
1.3.3. 神经网络策略的扩展
1.4. 行动评估：学分分配问题
1.4.1. 信贷分配的风险分析
1.4.2. 贷款盈利能力估计
1.4.3. 基于神经网络的信用评价模型
1.5. 政策梯度
1.5.1. 具有策略梯度的强化学习
1.5.2. 策略梯度优化
1.5.3. 策略梯度算法
1.6. 马尔可夫决策过程
1.6.1. 马尔可夫决策过程的优化
1.6.2. 马尔可夫决策过程的强化学习
1.6.3. 马尔可夫决策过程模型
1.7. 时间差异学习和 Q-Learning
1.7.1. 时间差异在学习中的应用
1.7.2. Q-Learning 在学习中的应用
1.7.3. Q-Learning 参数优化
1.8. 深度 Q 学习的实现和深度 Q 学习的变体
1.8.1. 深度 Q 学习的深度神经网络构建
1.8.2. 深度 Q 学习的实现
1.8.3. 深度 Q 学习的变体
1.9. 强化学习算法
1.9.1. 强化学习算法
1.9.2. 奖励学习算法
1.9.3. 惩罚学习算法
1.10. 强化学习环境的设计实际应用
1.10.1. 强化学习环境的设计
1.10.2. 强化学习算法的执行
1.10.3. 强化学习算法的评估
借助 TECH 为您提供的最具创新性的教学资源，您可以在强化学习领域实现最高效率。现在就报名！”
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该大学课程由该领域的专家授课，将带您超过理论，让您有机会将学到的概念应用到模拟现实世界情况的实际项目中。强化学习是人工智能的一个重要学科，应用于从机器人到商业决策等各个领域。本课程将让您了解强化学习的基础知识并将其应用于实际情况，提高您创建创新解决方案的能力。成功完成该课程后，您将获得由 TECH 认可的大学证书，TECH 是一家因卓越技术和教育而受到认可的机构。该证书不仅证明您在强化学习方面的技能，还使您成为准备领导自主计算系统的专业人士。您准备好改变您的职业生涯了吗？立即注册世界上最大的人工智能学院，向充满机会和尖端技术成就的未来迈出第一步。