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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

귀하가 습득할 기술

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems
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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

제공자:

Placeholder

앨버타 대학교

Placeholder

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

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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

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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

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