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深度学习实战决胜AI-强化学习实战系列视频课程 2017年10月 课程目标
带领同学们快速掌握机器学习界爆火的强化学习系列并将强化学习与深度学习进行结合，实例演示如何使用DQN网络让AI自己玩游戏！
适用人群
机器学习,深度学习,人工智能爱好者
课程简介
强化学习是当下爆火的机器学习经典模型，由于深度学习发展的迅速，使得强化学习和深度学习可以紧密的联系在一起。从AlphaGo到无人驾驶汽车，强化学习的应用越来越广泛也使得更多的学者关注这个领域。
系列课程从实例出发，形象解读强化学习究竟做了一件什么事以及如何完成这一系列任务。由强化学习的基本概念过度到马尔科夫决策过程，通过实例演示如何通过值迭代求解来得出来最好的决策。举例讲解Q-Learning算法的原理以及如何讲强化学习和深度学习进行结合。最后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。
第1章强化学习基本原理1小时42分钟10节
1-1强化学习简介09:34
1-2强化学习基本概念 09:55
1-3马尔科夫决策过程 09:06
1-4Bellman方程 12:22
1-5值迭代求解 08:12
1-6代码实战求解过程 11:14
1-7QLearning基本原理 10:00
1-8QLearning迭代计算实例 11:07
1-9QLearning迭代效果 08:59
1-10求解流程详解 11:42
第2章强化学习项目实战-DQN让AI自己玩游戏1小时38分钟11节
2-1DeepQnetwork原理 06:38
2-2DQN网络细节 11:00
2-3DQN网络参数配置 08:23
2-4搭建DQN网络模型 11:31
2-5DQN卷积操作定义 10:07
2-6数据预处理 11:42
2-7实验阶段数据存储 08:18
2-8实现训练模块 10:50
2-9Debug解读训练代码 05:05
2-10完整代码流程分析 11:33
2-11DQN效果演示 03:11
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发表于 2017-10-19 07:43:53
发表于 2017-10-19 09:18:11
发表于 2017-11-8 08:10:57