이 강좌에 대하여

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Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

완료하는 데 약 23시간 필요
영어
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귀하가 습득할 기술

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems
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제공자:

앨버타 대학교 로고

앨버타 대학교

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Alberta Machine Intelligence Institute

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 1시간 필요

Welcome to the Final Capstone Course!

완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 10분), 2 개의 읽기 자료
2개의 동영상
Meet your instructors!8m
2개의 읽기 자료
Reinforcement Learning Textbook10m
Pre-requisites and Learning Objectives10m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Milestone 1: Formalize Word Problem as MDP

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 23분)
4개의 동영상
Andy Barto on What are Eligibility Traces and Why are they so named?9m
Let's Review: Markov Decision Processes6m
Let's Review: Examples of Episodic and Continuing Tasks3m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Milestone 2: Choosing The Right Algorithm

완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 40분)
7개의 동영상
Let's Review: Expected Sarsa3m
Let's Review: What is Q-learning?3m
Let's Review: Average Reward- A New Way of Formulating Control Problems10m
Let's Review: Actor-Critic Algorithm5m
Csaba Szepesvari on Problem Landscape8m
Andy and Rich: Advice for Students5m
1개 연습문제
Choosing the Right Algorithm
4

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완료하는 데 1시간 필요

Milestone 3: Identify Key Performance Parameters

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 25분)
4개의 동영상
Let's Review: Non-linear Approximation with Neural Networks4m
Drew Bagnell on System ID + Optimal Control6m
Susan Murphy on RL in Mobile Health7m
1개 연습문제
Impact of Parameter Choices in RL40m

검토

A COMPLETE REINFORCEMENT LEARNING SYSTEM (CAPSTONE)의 최상위 리뷰

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강화 학습 특화 과정 정보

The Reinforcement Learning Specialization consists of 4 courses exploring the power of adaptive learning systems and artificial intelligence (AI). Harnessing the full potential of artificial intelligence requires adaptive learning systems. Learn how Reinforcement Learning (RL) solutions help solve real-world problems through trial-and-error interaction by implementing a complete RL solution from beginning to end. By the end of this Specialization, learners will understand the foundations of much of modern probabilistic artificial intelligence (AI) and be prepared to take more advanced courses or to apply AI tools and ideas to real-world problems. This content will focus on “small-scale” problems in order to understand the foundations of Reinforcement Learning, as taught by world-renowned experts at the University of Alberta, Faculty of Science. The tools learned in this Specialization can be applied to game development (AI), customer interaction (how a website interacts with customers), smart assistants, recommender systems, supply chain, industrial control, finance, oil & gas pipelines, industrial control systems, and more....
강화 학습

자주 묻는 질문

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