课程介绍
Pytorch深度学习入门，介绍强化学习框架，ReinforcementLear技术在系统控制环节中的作用，各类强化学习模型的实战应用，提升职业技能。
培训对象
计算机相关专业专科本科在校生，或理工科本科，且至少熟悉一门编程语言；
Java 开发工程师、机器学习工程师、机器学习开发工程师、机器学习算法工程师、 数据科学家、人工智能工程师、人工智能应用工程师、人工智能应用开发工程师、应用架构高级工程师、人工智能产品经理；
课程收益
通过实战案例的讲解，使学员了解强化学习和深度学习(Pytorch)的知识和技能。
知识概要
— 初识深度学习；
— 强化学习部分；
课程大纲
初识深度学习
概念与术语（人工智能、强化学习、深度学习）
Python环境安装
什么是RL
如果准备Pytorch环境
Window或linux环境下的准备工作
实现第一个神经网络，详解神经网络的组成部分
向量化，值归一化
处理缺失值，过拟合与欠拟合
权重正则化，Dropout使用
强化学习部分
什么是MDP 马科夫决策过程
如何进行动态编程
蒙特卡洛方法
连续状态过程
N步-Bootstrap
强化学习和神经网络的整合
Deep Sarsa过程
Deep Q-learning
高级Actor-Critic A2C的使用
认证过程
无认证考试
开班信息
暂无开班信息