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UC伯克利最新深度强化学习课程上线,视频已上传到B站

发表于 2019-11-06 17:53:05 | 阅读量 439

甘明来自奥菲神庙

量子位报告

网上又有了新的人工智能学习资源。

这是加州大学伯克利分校的秋季课程:深度强化学习,课程代码cs 285,解释内容是深度强化学习。

教学教授仍然是谢尔盖·莱文教授,他一直赢得学生们的赞誉。

该课程推出后,许多网民强烈推荐每个人学习该课程。

有人说谢尔盖·莱文绝对是最好的教授之一。他不仅对相关知识了如指掌,而且还能很好地解释。

课程视频和ppt同时发布。

深度强化学习是人工智能发展的主要方向之一,受到主要科研机构和公司的青睐,也是所有行业领导者最有可能实现通用人工智能的途径。

在本课程中,谢尔盖·莱文(sergey levine)教授将对深度强化学习的理解基础、实现方法和核心算法进行深入讲解,并分配相应的作业(代码将在github上发布)来巩固学习内容。

本课程有22场讲座,具体如下:

前三堂课都是介绍性内容,解释课程概述、深入强化学习的背景和必要的工具。

从第四堂课开始,深度强化学习课程的内容将逐步正式进入。后续课程大多是深度强化学习的核心算法,如问学习算法、梯度策略等。

最后几堂课与深入学习在地面的应用和强化学习系统的实际设计有关。

目前,该课程仍在教学过程中。相关课程学习资源也陆续发布。课程视频和ppt内容已经发布到第九讲。

如果您或您的朋友需要它,请收起以下门户:

课程门户

课程主页(包括ppt):

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

课程视频(youtube):

https://www.youtube.com/playlist?列表= plkfd 6 _ 40 kjiwjpgazj9 vsj 9 cfmkb79a

课程视频(站B,来自@ Echo-Love Life教师):

https://www.bilibili.com/video/av69455099/

课程讨论区:

https://www.reddit.com/r/berkeleydeeprlcourse/

-完毕-

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