課程信息

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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 2 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

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

完成時間大約為28 小時
英語(English)
字幕:英語(English)

您將獲得的技能

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

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提供方

阿尔伯塔大学 徽標

阿尔伯塔大学

Alberta Machine Intelligence Institute 徽標

Alberta Machine Intelligence Institute

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up92%(2,246 個評分)Info
1

1

完成時間為 1 小時

Welcome to the Course!

完成時間為 1 小時
2 個視頻 (總計 10 分鐘), 2 個閱讀材料
2 個視頻
Meet your instructors!8分鐘
2 個閱讀材料
Reinforcement Learning Textbook10分鐘
Read Me: Pre-requisites and Learning Objectives10分鐘
2

2

完成時間為 4 小時

Monte Carlo Methods for Prediction & Control

完成時間為 4 小時
11 個視頻 (總計 58 分鐘), 2 個閱讀材料, 1 個測驗
11 個視頻
Using Monte Carlo for Prediction6分鐘
Using Monte Carlo for Action Values2分鐘
Using Monte Carlo methods for generalized policy iteration2分鐘
Solving the Blackjack Example3分鐘
Epsilon-soft policies5分鐘
Why does off-policy learning matter?4分鐘
Importance Sampling4分鐘
Off-Policy Monte Carlo Prediction5分鐘
Emma Brunskill: Batch Reinforcement Learning12分鐘
Week 1 Summary3分鐘
2 個閱讀材料
Weekly Reading40分鐘
Chapter Summary40分鐘
1 個練習
Graded Quiz30分鐘
3

3

完成時間為 6 小時

Temporal Difference Learning Methods for Prediction

完成時間為 6 小時
6 個視頻 (總計 37 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
6 個視頻
Rich Sutton: The Importance of TD Learning6分鐘
The advantages of temporal difference learning5分鐘
Comparing TD and Monte Carlo5分鐘
Andy Barto and Rich Sutton: More on the History of RL12分鐘
Week 2 Summary2分鐘
1 個閱讀材料
Weekly Reading40分鐘
1 個練習
Practice Quiz30分鐘
4

4

完成時間為 8 小時

Temporal Difference Learning Methods for Control

完成時間為 8 小時
9 個視頻 (總計 30 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
9 個視頻
Sarsa in the Windy Grid World3分鐘
What is Q-learning?3分鐘
Q-learning in the Windy Grid World3分鐘
How is Q-learning off-policy?4分鐘
Expected Sarsa3分鐘
Expected Sarsa in the Cliff World3分鐘
Generality of Expected Sarsa1分鐘
Week 3 Summary2分鐘
2 個閱讀材料
Weekly Reading40分鐘
Chapter summary40分鐘
1 個練習
Practice Quiz30分鐘

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關於 强化学习 專項課程

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....
强化学习

常見問題

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    • 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用,也可以申请助学金。
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  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • 如果订阅,您可以获得 7 天免费试听,在此期间,您可以取消课程,无需支付任何罚金。在此之后,我们不会退款,但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

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  • 此课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校,了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

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