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深度强化学习与GAN课程：深度学习中的高级主题-

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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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