课程介绍

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  黄文坚

  技术总监/研发总监

  《TensorFlow实战》作者，本书获得Google TensorFlow工程研发总监Rajat、360首席科学家颜水成的推荐。PPmoney大数据算法总监，负责集团的风控、理财、互联网证券等业务的数据挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略数据技术合伙人。曾就职于阿里巴巴搜索引擎算法团队，负责天猫个性化搜索系统。曾参加阿里巴巴大数据推荐算法大赛，于7000多只队伍中获得前10名。本科、研究生就读于香港科技大学，在顶级会议和期刊SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing发表论文。

• 主题说明

  深度强化学习（DQN）是人工智能领域热门的方向之一，吸引众多AI领域的优秀科学家去发掘，其通用性在各领域备推崇，本次课程集中讲解DQN及其TensorFlow的实现。
  
  讲师：黄文坚，《TensorFlow实战》作者、PPmoney大数据算法总监

• 适合对象

  对深度学习、强化学习、TensorFlow其中之一感兴趣的人士。

• 学习要点

  课程大纲：

  1. 强化学习简介；

  2. 策略网络和估值网络；

  3. 训练估值网络（Deep-Q Network）的技巧；

  4. 实际使用TensorFlow实现一个Deep-Q Network来学习自动玩游戏。

   

  课程特色：

  简明扼要的理论，加实践的代码讲解。

• 课时安排

  19:45--20:00 学员进入直播间

  20:00--20:50 讲师分享

  20:50--21:00 互动答疑

   

  注：

  1. 为了方便开课前收到开课提醒，请在报名的时候务必填写真实的手机号码和邮箱

  2. 在开课后2-3天会上传本节课的视频回放，届时请到报名页查看回顾即可（无限时回放）

  3. 请报名的时候注意自己的报名账号，不要搞混了哦~，如果疑问请联系学院客服或者其他的负责直播的人员