David Silver 博士是 AlphaGo 的最主要研发人员。众所周知,AlphaGo 是第一个战胜人类顶级围棋高手的计算机围棋程序。AlphaGo 底层核心技术包括深度学习(deep learning)、强化学习(reinforcement learning),和蒙特卡洛搜索树(Monte Carlo tree search)。
在这门强化学习的课程中,Silver 博士从简介、马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes)、免模型预测(Model-free Prediction)、免模型控制(Model-free Control)、值函数近似(Value Function Approximation)、策略梯度算法(Policy Gradient)、集成学习和计划(Integrating Learning and Planning)、探索与利用(Exploration and Exploitation)、游戏等方面深入浅出地介绍强化学习。课程中也涉及最近的热点:深度强化学习。
本周我们继续为大家带来该系列课程的第四课。课程资源获取方式如下:
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我们将在每周推出两节由 AI100 翻译制作的课程,大家可扫描下方二维码添加管理员微信,申请加入学习小组进行讨论学习。此外,我们还将在每周末设置“Ask Me Anything”答疑环节。
课程介绍及往期课程观看地址:
David Silver深度强化学习课程「中文字幕」— #共同学习
David Silver深度强化学习课程 - 中文字幕 | 共同学习 #02
David Silver深度强化学习课程 - 中文字幕 | 共同学习 #03
David Silver深度强化学习课程 - 中文字幕 | 共同学习 #04
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