通过全球最大的数字大学 TECH，提高您在Markov决策过程或 Q-Learning 参数优化方面的技能"

Reinforcement Learning被认为是未来最有前途的人工智能领域之一。在数据量不断增加、决策速度至关重要的今天，机器的自主学习能力越来越重要。

为此，TECH设计了 ReinforcementLearning大学课程，旨在为学生提供必要的技能和能力，使他们能够作为专家开展工作，并尽可能提高工作质量。因此，整个课程将涉及Markov决策过程模型、Reinforcement Learning算法、政策梯度或 OpenAI 健身房环境等方面。

所有这一切，都通过方便的 100% 在线模式进行，学生可以安排自己的时间表和学习，并将其与自己的其他兴趣结合起来。此外，该学位拥有市场上最完整的理论和实践材料，这为学生的学习过程提供了便利，使他们能够实现最苛刻的目标。

只需 6 周时间，就能成为Reinforcement Learning专家，完全自由地组织学习"

这个Reinforcement Learning 大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由Reinforcement Learning专家介绍案例研究的发展情况
• 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
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

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这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

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。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，学生将得到知名专家制作的新的互动视频系统的帮助。

您可以在家随时随地舒适地深入研究深度学习策略和奖励学习算法"

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这个教学大纲的教料由 TECH 计算机科学专家团队的知名专业人士设计。这些专家凭借丰富的经验和最新的知识，编写了实用的最新内容。所有这些都基于市场上最高效的教学TECH Relearning方法 。

在这个 TECH 教学大纲中可以找到最专业，最完整的学术市场视野"

模块 1.Reinforcement Learning

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. Markov决策过程

1.6.1. Markov决策过程的优化
1.6.2. Markov决策过程的强化学习
1.6.3. Markov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. Deep Q-Learning的实现和Deep Q-Learning的变体

1.8.1. Deep Q-Learning的深度神经网络构建
1.8.2. Deep Q-Learning的实现
1.8.3. Deep Q-Learning的变体

1.9. Reinforcement Learning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

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