你将收获

了解关于深度强化学习和生成式对抗网络的高级理论和关键语言。

设计GAN以便以人画插图的风格创造令人惊讶的图像

构建深度RL代理,使其能够熟练地在各种环境中执行操作,例如OpenAI Gym提供的环境。

适用人群

非常适合希望加深对深度学习的理解的软件工程师、数据科学家、分析师和统计学家。

课程介绍

深度强化学习和GAN 在线课程是对当今深度学习中最令人兴奋的两个主题的介绍。生成式对抗网络(Generative Adversarial NetworkGAN)将两个深度学习网络以“伪造者-检测”的关系相互映射,从而能够制作出具有灵活的、用户可指定元素的令人惊叹的照片真实感图像。深度强化学习也产生了同样令人惊讶的进步,包括大部分最广为人知的“人工智能”突破。Deep RL包括训练一名“代理人”在给定的“环境”中变得熟练,使算法能够在各种复杂挑战上达到或超过人类水平的表现,包括Atari视频游戏、棋类游戏围棋和微妙的手工操纵任务。在这些课程中,基本理论通过直观的解释和互动的、动手操作的Jupyter笔记本演示变得栩栩如生。实例主要特点是使用以PythonKeras,而Keras是最流行的深度学习库TensorFlow的高级API

课程目录

学员评价

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