强化学习必修课:开启人工智能新征程

  • 发布时间:
    2025-11-28 02:22:12
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介绍

“强化学习必修课:开启人工智能新征程”是一门聚焦强化学习领域的优质课程。

强化学习必修课:开启人工智能新征程

课程内容丰富全面,从基础的线性代数、微积分、概率等数学知识,到深度学习环境配置如CUDA+Anaconda、深度学习库PyTorch的安装等实操技能,都有详细讲解。在强化学习核心内容方面,涵盖了马尔可夫决策过程、价值迭代、策略迭代、蒙特卡洛方法、时序差分方法等经典算法与理论,还深入介绍了深度Q网络(DQN)、策略梯度、演员评论家算法等前沿技术,并配有相应的代码实现讲解。此外,课程设置了多个项目实战环节,如Gym游戏、大模型RLHF等,让学习者能够将理论知识应用到实际场景中。

该课程的特色在于将理论与实践紧密结合,不仅帮助学习者构建扎实的强化学习理论基础,还通过项目实战提升其动手能力和解决实际问题的能力,对于想要深入探索人工智能领域,尤其是强化学习方向的学习者来说,具有极高的价值。

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强化学习必修课:引领人工智能新时代2.04GB
1_1-1-课程内容和理念.mp459.03MB
1_2-1-线性代数.mp426.89MB
1_3-1-CUDA+Anaconda深度学习环境配置.mp418.73MB
1_4-1-序列建模与概率图模型.mp438.12MB
1_5-1-动态回归核心思想和原理.mp430.86MB
1_6-1-蒙特卡洛方法.mp432.5MB
1_7-1-深度Q网络核心思想和原理.mp444.71MB
1_8-1-策略梯度核心思想和原理.mp444.18MB
1_9-1-演员评论家算法核心思想和原理.mp420.12MB
1_10-1-基于模型的强化学习核心思想和原理.mp447.96MB
1_11-1模仿学习.mp448.35MB
1_12-1-项目实战:Gym游戏.mp451.39MB
2_1-2-认识强化学习.mp453.78MB
2_2-2-微积分.mp430.04MB
2_3-2-conda使用命令.mp411.87MB
2_4-2-马尔可夫观测过程:学会“看”.mp440.93MB
2_5-2-策略迭代.mp440.01MB
2_6-2-时序差分方法.mp434.17MB
2_7-2-DQN-代码实现.mp435.82MB
2_8-2-蒙特卡洛策略梯度.mp424.23MB
2_9-2-改进型演员评论家算法.mp423.04MB
2_10-2-Dyna-Q算法.mp444.61MB
2_11-2-博弈论与强化学习.mp464.74MB
2_12-2-项目实战:大模型RLHF.mp431.35MB
3_1-3-课程使用的技术栈.mp412.01MB
3_2-3-概率.mp446.6MB
3_3-3-Jupyter-Notebook快速上手.mp414.13MB
3_4-3-马尔可夫决策过程:试着-“干”.mp429.63MB
3_5-3-价值迭代.mp419.17MB
3_6-3-蒙特卡洛方法和时序差分代码实现.mp422.84MB
3_7-3-常见问题改进和扩展.mp427.54MB
3_8-3-策略梯度方法代码实现.mp419.41MB
3_9-3-演员评论家算法代码实现.mp419.74MB
3_10-3-Dyna-Q算法代码实现.mp417.74MB
3_11-3-多智能体强化学习.mp444.45MB
3_12-3-强化学习最新发展趋势.mp465.61MB
4_3-4-仿真环境Gym安装.mp418.95MB
4_4-4-马尔可夫奖励过程:懂得“想”.mp449.39MB
4_5-4-动态规划代码实现.mp443.48MB
4_6-4-广义策略迭代.mp419.56MB
4_7-4-DQN改进算法代码实现.mp431.02MB
4_8-4-近端策略优化算法.mp436.16MB
4_9-4-深度确定性策略梯度.mp430.35MB
4_10-4-基于模型的策略优化.mp419.66MB
4_11-4-MADDP的代码实现.mp445.07MB
4_12-4-下一步的学习建议.mp433.28MB
5_3-5-深度学习库PyTorch的安装.mp49.24MB
5_4-5-贝尔曼方程:迭代求解价值函数.mp430.56MB
5_6-5-Q-Learning算法.mp432.26MB
5_8-5-近端策略优化(PPO)代码实现.mp434.58MB
5_9-5-DDPG算法代码实现.mp422.5MB
5_10-5-MBPO的代码实现.mp453.79MB
5_11-5-AlphaStar系统.mp482.38MB
6_4-6-模型分类与选择.mp430.84MB
6_6-6-SARSA算法.mp420.84MB
6_9-6-软性演员评论家算法.mp438.57MB
6_11-6-基于人类反馈大强化学习.mp447.15MB
7_4-7-常见问题解析.mp421.65MB
7_6-7-Q-Learning&SARSA代码实现.mp423.78MB
7_9-7-SAC代码实现.mp435.08MB
8_4-8-马尔可夫过程代码实现.mp440.23MB
共61个文件,合计:2.04GB
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