直播预告 | 使用TensorFlow创建可自动玩游戏的DQN模型

深度强化学习（DQN）是人工智能领域最热门的方向之一，吸引众多AI领域的优秀科学家去发掘，其通用性在各领域备推崇。本周我们邀请到《TensorFlow实战》作者，PPmoney大数据算法总监黄文坚。他将为我们带来 《使用TensorFlow创建可自动玩游戏的DQN模型》 为主题的分享，集中讲解DQN及其TensorFlow的实现。

注意啦，直播答疑环节，讲师将选出三名优秀提问者，赠送新书《TensorFlow实战》！！！

3月16日（本周四） 20:00

CSDN 学院

黄文坚《TensorFlow实战》作者、PPmoney大数据算法总监。 负责集团的风控、理财、互联网证券等业务的数据挖掘工作；GoogleTensorFlow Contributor；前明略数据技术合伙人。曾参加阿里巴巴大数据推荐算法大赛，于7000多只队伍中获得前10名。本科、研究生就读于香港科技大学，在顶级会议和期刊SIGMOBILEMobiCom、IEEE Transactions on Image Processing发表论文。

1. 强化学习简介；

2. 策略网络和估值网络；

3. 训练估值网络（Deep-Q Network）的技巧；

4. 实际使用TensorFlow实现一个Deep-Q Network来学习自动玩游戏。

本课程适合哪些用户

对深度学习、强化学习、TensorFlow其中之一感兴趣的人士。

简明扼要的理论，加实践的代码讲解。

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Q1 ：本次直播哪里进行？为什么要加微信群？

A1 ：本次活动为视频直播。地址（扫描上方二维码或者点击「阅读原文」）, 报名页/直播页/回放页都是同一个哦！ 开讲前，CSDN助手会拉报名者进入分享群，课前提醒以及直播课新动态将在群里通知。