伯克利CS285深度强化学习-课程学习资料
伯克利CS285深度强化学习课程,内容覆盖强化学习领域的各类深度学习算法模型及应用

关键词标签: Berkeley, 强化学习, 深度学习, Actor-Critic, DQN, 逆向强化学习
CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习
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Deep Reinforcement Learning
深度强化学习
University of California, Berkeley
伯克利(加利福尼亚大学伯克利分校)
CS285
⭐⭐⭐⭐⭐


课程介绍

CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习

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。


课程主题

课程官网发布了课程主题,ShowMeAI 对其进行了翻译。


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CS285; Deep Reinforcement Learning; 深度强化学习

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本门课程,ShowMeAI 将部分章节进行了切分,按照主题形成更短小的视频片段,便于按照标题进行更快速的检索。切分后的视频清单列写在这里:

序号 视频章节 视频清单
L1 第01讲 课程速览与介绍
L2 第02讲 行为监督学习
L3 第03讲 TensorFlow和神经网络复习
L4 第04讲 强化学习介绍
L5 第05讲 梯度策略
L6 第06讲 Actor-Critic 算法
L7 第07讲 价值函数方法
L8 第08讲 基于Q函数的深度强化学习
L9 第09讲 前沿梯度策略
L10 第10讲 基于模型的规划
L11 第11讲 基于模型的强化学习
L12 第12讲 基于模型的策略学习
L13 第13讲 探索Ⅰ
L14 第14讲 探索Ⅱ
L15 第15讲 离线强化学习
L16 第16讲 强化学习理论
L17 第17讲 深度强化学习算法设计
L18 第18讲 概率与变分推断初步
L19 第19讲 推断与控制联系
L20 第20讲 逆强化学习
L21 第21讲 迁移学习与多任务学习
L22 第22讲 元学习
L23 第23讲 挑战与开放待解决的问题

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~

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学习建议

对强化学习 ReinforcementLearning、数值优化 Numerical Optimization 和 机器学习 Machine Learning 有一定的了解。


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本文作者 韩信子
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