Từ Giới thiệu về Học tăng cường đến Q-learning/Dải chính sách sâu
Tất cả những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang được công bố trong lĩnh vực học tập tăng cường. Công nghệ học tập tăng cường, đang cách mạng hóa các công nghệ trí tuệ nhân tạo thực sự như robot, công nghệ lái xe tự động và máy móc giống con người, được trình bày từ cấp độ cơ bản đến nâng cao theo cách dễ hiểu từ góc nhìn của người mới bắt đầu.
Lịch sử của học tập tăng cường và những thay đổi công nghệ quan trọng
Lý thuyết học tăng cường truyền thống
Kỹ năng kỹ thuật thực tế để thực hiện các mô hình học tập tăng cường
Lý thuyết học tăng cường hiện đại áp dụng học sâu
Khái niệm cơ bản về PyTorch
Mới vào là người mới bắt đầu, nhưng đã là chuyên gia khi rời đi! Từ A đến Z về Học tăng cường trong một bài giảng 🤩
học tăng cường, Học ở trình độ mới bắt đầu! 📖
Học tăng cường (Reinforcement Learning) là một phương pháp học AI được phát triển chủ yếu thông qua thử nghiệm và sai sót, thay vì các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu như học sâu và học máy. Những tiến bộ gần đây trong học sâu đã dẫn đến sự hội tụ của học sâu và học tăng cường, và kể từ đó, nhiều phương pháp học tăng cường khác nhau đã được áp dụng để giải quyết các vấn đề thực tế. Hiện nay, nó đã trở thành một lĩnh vực quan trọng của AI và các thuật toán, với nhiều ví dụ thành công.
Khóa học này bao gồm kiến thức học tăng cường từ cơ bản đến nâng cao , sử dụng PyTorch như một công cụ học sâu . Chúng tôi cố gắng giải thích các khái niệm một cách dễ hiểu, tránh các thuật toán phức tạp và tập trung vào ứng dụng thực tế.
Một chương trình giảng dạy đã được chứng minh hiện đang được giảng dạy ngoại tuyến
Tài liệu bài giảng được cải thiện thông qua phản hồi từ sinh viên thực địa
Bài giảng thực hành, thực hành
Đối tượng khóa học/Mục đích khóa học 🙆♀️
Những người quan tâm đến việc học tăng cường
Các nhà phát triển muốn áp dụng học tăng cường vào công việc của họ
Bất kỳ ai muốn mở rộng kiến thức về trí tuệ nhân tạo
Học những điều như thế này 📚
1. Lịch sử của Học tăng cường
2. Lập trình động
3.Phương pháp Monte Carlo
4. Phương pháp chênh lệch thời gian (Temporal Difference Learning)
5.Học sâu Q
Bài giảng có kèm phần thực hành! 🔥
Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học 📢
Môi trường thực hành
Windows, Mac, Linux đều hoạt động tốt.
Các công cụ được sử dụng: VSCODE, Jupyter Notebook, Colab
Thông số kỹ thuật PC: Thông số kỹ thuật chung
Tài liệu học tập
Định dạng của tài liệu học tập được cung cấp (PPT, liên kết đám mây, văn bản, mã nguồn, tài sản, chương trình, bài toán ví dụ, v.v.)
Đặc điểm về thể tích và dung tích, cùng các tài liệu học tập khác
Đợi đã! ✋ Cần có kiến thức Python cơ bản để tham gia khóa học này.
Tôi giới thiệu những bài giảng hay để cùng nhau nghe theo từng loại.
Loại 1:Những người thiếu kỹ năng Python cơ bản nhưng cần một khóa học cấp tốc do không có thời gian
Những người muốn dần dần có được kiến thức cơ bản về học máy/học sâu loại 2 .
Loại 3:Những người muốn học ngôn ngữ Python một cách đúng đắn và kỹ lưỡng
Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 💬
H. Bạn sử dụng ngôn ngữ lập trình nào?
Triển khai thuật toán bằng ngôn ngữ Python.
H. Có cần phải có kiến thức trước về học sâu không?
Có, vui lòng tham khảo hướng dẫn dành cho người chơi.
H. Bạn sử dụng khuôn khổ học sâu nào?
Chúng tôi đang triển khai một mạng lưới học sâu sử dụng PyTorch. Khóa học bao gồm một khóa học cấp tốc về PyTorch, vì vậy bạn không cần phải biết cách sử dụng PyTorch vẫn có thể theo dõi.
Giới thiệu Người chia sẻ kiến thức ✒️
Tôi là chuyên gia về trí tuệ nhân tạo và đã giảng dạy Python và trí tuệ nhân tạo trong 5 năm.
Các bài giảng sau đây có sẵn trên Inflearn:
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai có thể viết mã bằng Python
Bất cứ ai có kiến thức học sâu cơ bản
Bất cứ ai muốn biết các nguyên tắc của học tăng cường
Cần biết trước khi bắt đầu?
ngôn ngữ trăn
Học sâu kiến thức cơ bản
Xin chào Đây là
3,601
Học viên
269
Đánh giá
134
Trả lời
4.7
Xếp hạng
14
Các khóa học
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.