又有新的AI学习资源上线了。
这次是来自UC伯克利的秋季课程:Deep Reinforcement Learning,课程代号CS 285,讲解内容为深度强化学习。
授课教授,依旧是获得学生好评不断的Sergey Levine教授。
这次课程上线后,多名网友强烈推荐大家学这门课。
有人表示,Sergey Levine绝对是最棒的教授之一,他不仅非常了解相关知识,而且也很好地解释了它。
深度强化学习,是人工智能发展的重大方向之一,备受各大科研机构与公司青睐,也被一干业内大佬认为是实现通用人工智能最有可能的路径。
在这门课程中,Sergey Levine教授将会对深度强化学习的理解基础、实现方式以及核心算法进行深入的讲解,并布置相应的家庭作业(代码会在GitHub上放出)巩固学习内容。
这次课程,一共有22讲,具体如下:
前三讲都是入门内容,讲解课程概览,深度强化学习的背景以及需要的工具。
从第四讲开始,就会逐步正式进入深度强化学习课程内容,之后的课程大部分都是深度强化学习中的核心算法,比如Q学习算法、梯度策略等等。
最后几讲内容,则与深度学习的落地应用有关,动手设计强化学习系统。
现在,课程仍旧在讲授的过程中,相关的课程学习资源,也正在陆续放出,课程视频与PPT内容已经公布到第9讲。
如果你或者身边的朋友需要,请收好下面的传送门:
课程主页(包含PPT):
http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
课程视频(YouTube):
https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIwhWJpGazJ9VSj9CFMkb79A
课程视频(B站,来自@爱可可-爱生活老师):
https://www.bilibili.com/video/av69455099/
课程 GitHub链接:
https://github.com/berkeleydeeprlcourse/homework
课程讨论区:
https://www.reddit.com/r/berkeleydeeprlcourse/
— 完 —
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