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UC伯克利教授开课了六节课入门深度强化学习,讲义免费下载

  机器之心报道
  编辑:蛋酱
  课程视频时间有点长,但希望你能享受学习的快乐。
  将传统强化学习与深度神经网络结合的深度强化学习,一直以来被视为更接近人类思维方式的人工智能方法。深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力,强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策,因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。
  想要入门深度强化学习的同学们,请高度注意,一份优秀、细致、全面的新教材出现了。
  今天,UC 伯克利教授 Pieter Abbeel 上传了自己的新课程《深度强化学习基础》的最后一节视频,并在推特上安利了一下。
  这份课程主要介绍了马尔科夫决策过程(MDP)基础、值迭代 & 策略迭代、最大熵模型(Maxent)、Deep Q-Learning(DQN)、策略梯度、TRPO、PPO、DDPG、SAC、基于模型的强化学习等内容。
  该系列课程总共分为六讲,目前已经全部在 Youtube 上发布,而且每一讲的课件都提供免费下载。
  视频地址:https://youtube.com/playlist?list=PLwRJQ4m4UJjNymuBM9RdmB3Z9N5-0IlY0
  Pieter Abbeel 特别强调了:「这可能会是一个新奇未知的领域,而且课程视频时间很长,但希望你能享受其中。」这再次提醒匆匆下载课件的同学们,尽量不要让这些知识一直躺在收藏夹吃灰。
  Pieter Abbeel 教授是伯克利机器人学习实验室的主任和伯克利人工智能 (BAIR) 实验室的联合主任,该实验室深度强化学习、深度模仿学习、深度无监督学习、迁移学习、元学习和的前沿,以及人工智能研究的社会影响等。
  此前,Abbeel 的 Intro to AI 课程在 edX 上吸引了 10 万多名学生学习,他的深度强化学习和深度无监督学习教材是 AI 研究者的经典学习资料,包括 CS294-158(Deep Unsupervised Learning)、CS188(Introduction to Artificial Intelligence)、CS287(Advanced Robotics)等。

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