qy002-强化学习 [一举解开AlphaGo Zero的百胜奥秘]-2019年七月Z线

【课程介绍】
课程简介强化学习，被誉为可能通向强人工智能的第三类机器学习方法，在AI游戏领域的应用已司空见惯，如自动玩flappy bird，借助强化学习玩星际争霸，最近非常火的王者荣耀也不例外；在无人驾驶、自动交易等领域也有着举足轻重的作用。《强化学习》课程，带你揭秘AlphaGo和星际争霸/王者荣耀，华尔街最热门的自动交易算法背后的技术及无人驾驶的关键点。课程特色1）从模型无关到模型相关，从Q-learning到Policy gradient，全面涵盖主流强化学习内容知识2）与工业级ML算法紧密结合的应用案例讲解3）配套实验环境与GPU服务器
【课程目录】
课程目录第1课 强化学习RL简介知识点1：强化学习定义：可能通向强人工智能的第三类机器学习方法知识点2：强化学习数学模型：马尔科夫决策过程（MDP）知识点3：RL机器人：探索环境，规划自己的人生知识点4：强化学习基本算法分类知识点5：Model-Based RL: 已知环境，如何优化自己的人生第2课 Model—Free Learning知识点1：环境未知，如何评估测略（状态价值）知识点2：蒙特卡洛方法学习状态价值函数知识点3：TD方法学习状态价值函数实战项目：两种方法比较及代码实现知识点5：OpenAI Gym介绍第3课 Model-Free Control知识点1： 贪婪策略：平衡 Exploration and Exploitation知识点2：on/off-policy 蒙特卡洛方法知识点3：on/off-policy TD 算法 (Sara)实战项目：on/off-policy 算法比较及代码实现第4课 Q-Learning知识点1：Q-Learning知识点2：Deep Q-Learning实战项目：Q-learning解决山地车问题第5课 策略梯度学习知识点1：蒙特卡洛策略梯度知识点2：Actor-Critic算法实战项目：用policy gradient解决连续山地车的问题第6课 TensorFlow强化学习应用案例

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