深度强化学习极简入门与Pytorch实战
课时介绍
课程介绍
强化学习作为行为主义人工智能学派的典型代表,近几年与深度神经网络相结合形成的深度强化学习(DRL),达到了令人惊叹的智能水平:2015年DQN智能体玩视频游戏超越人类水平,2017年基于PPO算法的Open Five在《Dota》游戏中战胜人类顶尖职业玩家,2019年基于DRL的AlphaStar在《星际争霸II》游戏中战胜人类顶尖职业玩家。深度强化学习为通用人工智能(AGI)带来了新的希望!
然而,深度强化学习理论较为抽象,学习曲线陡峭,需要大量的时间和精力才能入门,很多硕士和博士往往浪费了大量时间在入门阶段,耽误了学习和科研进度。
本门课程的特点之一:精炼而不失重点。本门课程深入浅出,根据多年深度强化学习科研和项目实践经验,选取了强化学习入门所必须掌握的知识点,为学员构建一个最小而必要的强化学习知识体系,为后续的研究和论文专业以及工程实践打下坚实的基础。
本门课程的特点二:强调实战。为每个知识点精心设计设计编程实践练习,让学员在练习中理解和掌握知识点。课程设计了综合实战项目——开发强化学习智能体并参加强化学习比赛,提供竞赛baseline代码。
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