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【快班】OpenAI强化学习实战
此课程所属 【人工智能职业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
随报随学 共7课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

立即报名
安全 深度学习 机器人 强化学习 AlphaGo
课程介绍
     在过去的几年里,强化学习(RL,Reinforcement Learning)在很多方面取得了突破。DeepMind公司将深度学习与增强学习结合在一起,在众多的Atari游戏中来取得超越人类的表现,基于深度学习和强化学习训练得到的AlphaGo Zero更是完全从零开始,仅通过自我对弈就能天下无敌。虽然RL目前在许多游戏环境中都表现很出色,但它对解决需要最优决策和效率的问题而言是种全新方法,而且肯定会在机器智能中发挥作用。

      OpenAI成立于2015年底,是一个非营利组织。它的目的是“建立安全的人工通用智能(AGI),并确保AGI的福利被尽可能广泛和均匀地分布”。除了探索关于AGI的诸多问题之外,OpenAI对机器学习世界的一个主要贡献是开发了Gym和Universe软件平台。

      Gym是为测试和开发RL算法而设计的环境/任务的集合。它让用户不必再创建复杂的环境。Gym用Python编写,它有很多的环境,比如机器人模拟或Atari 游戏。它还提供了一个在线排行榜,供人们比较结果和代码。
课程大纲
第1周 强化学习与常用的仿真环境平台介绍(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2等)
第2周 OpenAI gym中的常用仿真环境介绍,包括Atari 2600 游戏系列、MuJoCo 物理模拟器、Toy text 文本环境、Robotics机械手与机械臂模拟器等
第3周 马尔科夫决策过程MDP
第4周 基于gym的MDP实例讲解,基于OpenAI Gym构建股票市场交易环境
第5周 基于gym的强化学习实践:基于值函数的强化学习方法实现;基于策略梯度的强化学习方法实现
第6周 虚拟环境Universe: 一个用于训练解决通用问题 AI 的基础架构
第7周 基于Universe的强化学习实践:用OpenAI公司的Gym工具库和Universe平台为游戏创建人工智能机器人
授课讲师
何翠仪  毕业于中山大学统计学专业,炼数成金专职讲师。
在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程,如《大数据的统计学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等,也曾到不同的公司开展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识,曾与不同领域公司合作,参与到多个数据分析的项目中,如华为、广州地铁等
课程环境
Ubuntu/windows + python3
授课对象
有简单的强化学习基础,希望学习强化学习的落地实现的同学
收获预期
能自己动手编写一个仿真环境,训练强化学习
课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
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GMT+8, 2019-12-9 05:17 , Processed in 0.152328 second(s), 29 queries .