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探訪深度強化學習理論與實作

1.學員能清楚瞭解深度學習、強化學習的經典理論與眾多模 型,並藉由上機實作與範例演練,熟悉強化學習的方法及應用。 2.學員能運用相關知識作為兩者比較的基礎,幫助學員未來 在不同產業領域的實務中,選擇適當的訓練模型作為工具,達到解決問題的最大效益。

  • 開課單位:財團法人工業技術研究院
  • 課程大綱:(一)深度學習
    1.機器學習到深度學習概論
    2.多層感知器
    3.卷積神經網路家族系列介紹與實作
    4.遞迴神經網路系列介紹與實作
    5.案例探討
    (二)強化學習
    1.強化學習基礎(馬可夫決策過程, 蒙地卡羅法, 時間差分法)
    2.Value-based Methods (DQN, Double-DQN)
    3.Policy-based Methods (Policy Gradient, A3C, DDPG)
    4.案例探討
  • 開課日期:2019-08-31
  • 結束日期:2019-09-07
  • 上課時間:09:30-16:30
  • 上課時數:12
  • 課程費用:7,500元
  • 費用:學員負擔:3,750元/政府負擔:3,750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Python程式語言之基礎能力。
  • 授課師資:洪智傑
  • 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。
    ※對此領域有志學習者。
  • 上課地點:新竹恆逸教育訓練中心 (實際上課地點依上課通知為主)
  • 課程報名網址:https://college.itri.org.tw/course/all-events/7065C02D-867E-4146-8E9E-F3F4A4B28FC5.html