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深度强化学习与GAN课程:深度学习中的高级主题 第1课:人工智能的基础 0.0引言

深度强化学习与GAN课程:深度学习中的高级主题
共30节 583人在学 课程详情
课程目录
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  • 第1课:人工智能的基础

    • 0.0引言
    • 主题
    • 1.1人工智能的现状
    • 1.2生成式对抗网络的应用
    • 1.3深度强化学习的应用
    • 1.4在这些在线课程中运行代码
    • 1.5深度学习理论必备知识综述
  • 第2课:生成式对抗网络(GAN)

    • 主题
    • 2.1 GAN基本理论
    • 2.2“快点,抽签!”游戏数据集
    • 2.3 A判别器网络
    • 2.4 A生成器网络
    • 2.5训练对抗网络
  • 第3课:深度Q-学习网络(DQN)

    • 主题
    • 3.1Cartpole Game
    • 3.2基本深层RL理论
    • 3.3 DQN基本理论
    • 3.4定义DQN代理
    • 3.5 与OpenAI Gym环境交互
  • 第4课:OpenAI实验室

    • 主题
    • 4.1 可视化代理性能
    • 4.2 修改代理超级参数
    • 4.3自动化超参数实验与优化
    • 4.4适用性
  • 第5课:高级深度强化学习代理

    • 主题
    • 5.1 策略梯度和增强算法
    • 5.2 演员-评论家算法
    • 5.3 软件2.0
    • 5.4 走近人工通用智能
    • 总结
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    课时介绍

    0.0引言

    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 Network,GAN)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Python和Keras,而Keras是最流行的深度学习库TensorFlow的高级API。

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