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AI技术领域课程--强化学习
强化学习是机器学习中与监督学习、无监督学习、半监督学习并驾齐驱的四大算法思想之一，强化学习思想接近人类的学习过程，且在游戏、自动驾驶、电商等领域获得了极大的成功。本课程将从强化学习的基础开始，一步一步揭开强化学习的神秘面纱，帮助大家使用强化学习思想解决实际应用问题。
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该课程只能通过邀请选修
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课程简介
本课程将会讲解强化学习的相关概念及常见算法，包括经典算法和前沿算法。
课程目标
通过本课程的学习，使学员：
1、掌握强化学习的基本思想及其在人工智能领域中的地位和应用。
2、掌握强化学习问题的模型-马尔科夫决策过程。
3、掌握强化学习的经典算法：动态规划、蒙特卡洛采样、时序差分。
4、掌握强化学习的进阶算法，包括和深度学习的结合以及基于策略梯度的算法。
课程大纲
第1章 强化学习介绍
第2章 基于值的深度强化学习算法
第3章 基于策略梯度的强化学习算法
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