全球名校AI课程库（10）| Berkeley伯克利 · 深度强化学习课程『Deep Reinforcement Learning』

CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习

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课程介绍

强化学习提供了算法的数学基础，深度模型则将这些算法扩展到现实世界的系统表示。过往十年，深度学习和强化学习均取得了瞩目的进展，算力明显提升，这写对于深度强化学习的研究有巨大推动。

深度强化学习，是人工智能发展的重大方向之一，备受各大科研机构与公司青睐，也被很多人认为是实现通用人工智能最有可能的路径。

CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习

CS285 课程来自著名的顶级院校UC伯克利，结合了最新的研究进展，讲解深度强化学习领域的前沿知识和实践。课程覆盖了使用深度学习神经网络进行强化学习的各类方法模型，对强化学习感兴趣的同学可以借此全面了解神经网络在其中的应用。

课程讲师 Sergey Levine，UC Berkeley 电气工程和计算机科学系的助理教授。专注于控制Control和机器学习之间的交叉，开发算法和技术，使机器能够自主获得执行复杂任务的技能。

CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习

根据视频内容整理的这份『CS285 课程结构图解』，展示了内容要点及其逻辑关系，超级直观！相信对构建 Whole Picture 特别有帮助~


课程主题

课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。

  • Introduction and Course Overview（课程速览与介绍）
  • Supervised Learning of Behaviors（行为监督学习）
  • Introduction to Reinforcement Learning（强化学习介绍）
  • Policy Gradients（梯度策略）
  • Actor-Critic Algorithms（Actor-Critic 算法）
  • Value Function Methods（价值函数方法）
  • Deep RL with Q-functions（基于Q函数的的深度强化学习）
  • Advanced Policy Gradients（前沿梯度策略）
  • Model-based Planning（基于模型的规划）
  • Model-based Reinforcement Learning（基于模型的强化学习）
  • Model-based Policy Learning（基于模型的策略学习）
  • Exploration（探索与利用）
  • Offline Reinforcement Learning（离线强化学习）
  • Introduction to RL Theory（强化学习理论）
  • Deep RL Algorithm Design（深度强化学习算法设计）
  • Probability and Variational Inference Primer（概率与变分推断初步）
  • Connection between Inference and Control（推断与控制联系）
  • Inverse Reinforcement Learning（逆强化学习）
  • Transfer Learning and Multi-Task Learning（迁移学习与多任务学习）
  • Meta-Learning（元学习）
  • Challenges and Open Problems（挑战与开放待解决的问题）

课程资料 | 下载

CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习

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CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习

ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

  • 📚 课件。Lecture 1~23所有章节。
  • 📚 代码作业与参考答案-数据文件&.py文件。Homework 1~5所有作业的参考答案。

课程视频 | B站

🌍 B站 | 【双语字幕+资料下载】伯克利CS285 | 深度强化学习(2020最新·全23讲)

ShowMeAI 将视频上传至B站，并增加了中英双语字幕，以提供更加友好的学习体验。点击页面视频，可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦！


全球名校AI课程合辑

作者：ShowMeAI内容团队
阅读原文：https://www.showmeai.tech/article-detail/345

posted @ 2022-11-12 15:20  ShowMeAI  阅读(241)  评论(0)  编辑  收藏  举报