課程介紹
Pytorch深度學習入門，介紹強化學習框架，ReinforcementLear技術在系統控制環節中的作用，各類強化學習模型的實戰應用，提升職業技能。
培訓對象
計算機相關專業專科本科在校生，或理工科本科，且至少熟悉一門編程語言；
Java 開發工程師、機器學習工程師、機器學習開發工程師、機器學習算法工程師、 數據科學家、人工智能工程師、人工智能應用工程師、人工智能應用開發工程師、應用架構高級工程師、人工智能產品經理；
課程收益
通過實戰案例的講解，使學員了解強化學習和深度學習(Pytorch)的知識和技能。
知識概要
— 初識深度學習；
— 強化學習部分；
課程大綱
初識深度學習
概念與術語（人工智能、強化學習、深度學習）
Python環境安裝
什么是RL
如果準備Pytorch環境
Window或linux環境下的準備工作
實現第一個神經網絡，詳解神經網絡的組成部分
向量化，值歸一化
處理缺失值，過擬合與欠擬合
權重正則化，Dropout使用
強化學習部分
什么是MDP 馬科夫決策過程
如何進行動態編程
蒙特卡洛方法
連續狀態過程
N步-Bootstrap
強化學習和神經網絡的整合
Deep Sarsa過程
Deep Q-learning
高級Actor-Critic A2C的使用
認證過程
無認證考試
開班信息
暫無開班信息