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用Python實踐人工智能的強化學習

1. 微積分 2. 能用Python、Numpy編寫程式 3. 懂得線性迴歸,梯度下降

  • 開課單位:捷鎏科技股份有限公司
  • 課程大綱:強化學習概述
    高階強化學習與迴歸
    構建智能Tic-Tac-Toe
    馬爾可夫決策過程
    動態編程
    蒙特卡洛
    時間差異學習
    近似方法
  • 開課日期:2019-08-24
  • 結束日期:2019-08-31
  • 上課時間:每週六09:00~18:00(8/24、8/31)
  • 上課時數:16
  • 課程費用:9,600元
  • 費用:學員負擔:4,800元/政府負擔:4,800元
  • 繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
  • 預計招生人數:20
  • 聯絡人:齊亮然
  • 連絡電話:(02)2598-2628
  • 先備知識:
    1. 將基於梯度的監督機器學習方法應用於強化學習
    2. 在技術層面上了解強化學習
    3. 理解強化學習與心理學之間的關係
    4. 實施17種不同的強化學習算法
  • 授課師資:陳博安
  • 招生對象:
    想要前進人工智能、資料科學,機器學習和深度學習領域的學員
  • 上課地點:台北大學 臺北市中山區民生東路三段67 號
  • 課程報名網址:https://www.sharecourse.net/sharecourse/