资源 | 伯克利CS294深度强化学习课程资料放出(PPT+录像)

2018 年 9 月 12 日 大数据文摘


大数据文摘出品

作者:蒋宝尚


段时间,文摘菌给大家推出了一门吴恩达主讲的深度学习课程CS230,并给出了课程的全套PPT和学生project和poster。今天再为大家推荐一门神课——伯克利CS294。


现在这门课程的注册通道已经关闭,如果没有及时报名的同学,可以在下面的网址提交你的问题。


https://www.reddit.com/r/berkeleydeeprlcourse/


讲课老师


没有条件去现场听课的同学,也没关系,这门课提供直播和录播,想提前预习的同学,老师也提供了讲课的PPT和家庭作业。


PPT和作业链接:

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/resources/#prev-off


课程时间安排


预备知识


要求学生修习过CS189课程,并且对强化学习、数值优化和机器学习有一定的了解。


技术支持


本门课程提供Pizza,通过Pizza学生可以讨论问题,一些作业要求的发布也会在Pizza上面公布。如果你是伯克利大学的学生,还没有加入Pizza,可以发邮件给sgr@berkeley.edu说明情况。如果不是伯克利大学的学生,这门课程也在reddit上给大家提供了一个讨论问题的论坛。


Pizza

https://piazza.com/


论坛地址:

reddit.com/r/berkeleydeeprlcourse/


提供的材料


课程视频


提供现场直播的讲座以及录像。 目前视频提供了8月22日到9月7日共6个视频。


直播地址:

https://www.youtube.com/c/CalESG/live

录播地址:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIxJMR-j5A1mkxK26gh_qg37


注:本课程不是作为在线课程提供的,视频仅供您个人信息和娱乐用途。不属于任何课程要求或学位课程。


作业


课程将会为大家提供五个作业,每个作业会以PDF的形式提供,并在GitHub上提供作业代码。


作业地址:

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

GitHub:

https://github.com/berkeleydeeprlcourse/homework


作业要求所有的家庭作业必须独立完成,但是最后项目的可以合作完成,团队成员不可超过三个人。最后的项目将要求分组展示。所有作业必须及时上交,不允许延迟提交。你将会有五天的时间提交作业。当然,如果有特殊情况也可以允许提交,但是必须是非常特殊的情况


课件


目前这个课件,只提供了前六节课的讲课课件。

课件地址:

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/


另外,课程评分采用家庭作业和最后项目相结合的方式,其中家庭作业占比50%,另外50%可以通过最后的项目获得。


【今日机器学习概念】

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