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深度解析強化學習之旅(Reinforcement Learning)

隨著AlphaGo和AlphaZero出現,強化學習(Reinforcement Learning)相關演算法在這幾年引起學術界和工業界的高度重視,強化學習技術涵蓋人類的決策要素,也實現人類學習的摸索過程,像是最佳策略(Policy)的衡量、利弊得失(Reward)的分析、記取教訓、累積經驗、沙盤推演等行為要素,因此透過強化學習的技術能讓設計的產品更具有人工智慧的特質。近年來,強化學習結合使用深度學習(Deep Learning)來加強最佳決策的推演,使得深度強化學習(Deep Reinforcement Learning)成為目前開發人工智慧產品不可或缺的關鍵技術。本課程預計達成以下目標: 1.讓學員清楚瞭解強化學習的相關知識與應用情境。 2.讓學員擁有強化學習與深度強化學習模型應用的實作能力,進而能開始設計主題專案或運用人工智慧方法解決工作與實務上的難題,投身AI人才之列。

  • 開課單位:財團法人工業技術研究院
  • 課程大綱:(一)強化學習介紹
    1.深度瞭解機器學習與強化學習
    2.強化學習模擬環境架設
    (二)強化學習實作
    1.強化學習演算法
    -Markov決策過程、蒙地卡羅法與動態規劃等
    2.何謂深度強化學習
    3.獎勵塑造
    4.實務案例


  • 開課日期:2019-09-30
  • 結束日期:2019-10-07
  • 上課時間:09:30-16:30
  • 上課時數:18
  • 課程費用:9,000元
  • 費用:學員負擔:4,500元/政府負擔:4,500元
  • 繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
  • 預計招生人數:10
  • 聯絡人:謝小姐
  • 連絡電話:03-5913417
  • 先備知識:
    本課程為進階內容,修課學員需具備基礎機器學習概念與python程式撰寫能力。
  • 授課師資:沈之涯
  • 招生對象:
    ※具電機、電子、資管、資工等相關背景者為佳。
    ※適合從事AI演算法、AI技術開發、軟硬體研發人員/主管、相關研究機構人員來修習。
  • 上課地點:工研院產業學院-中興院區(實際上課地點依上課通知為主)
  • 課程報名網址: