英国强化学习70028Reinforcement Learning课程介绍

强化学习

70028

Reinforcement Learning

学习目标

课程内容：

本课程将提供强化学习的基础和高级知识，涵盖三个核心技能：理论、实施和评估。学生将学习表格强化学习和深度强化学习的基础知识，并将获得设计和实施这些方法的实际应用经验。具体来说，学生将有机会：

1、学习强化学习的理论基础(马尔可夫决策过程和动态规划)。

2、学习强化学习的算法基础(时间差和蒙特卡罗学习)。

3、通过表格强化学习获得构建低维问题和实施解决方案的经验。

4、了解深度强化学习背后的动机及其与高维应用的相关性，如玩视频游戏和机器人。

5、探索最先进的深度强化学习算法，如Deep Q Networks (DQN)、proximity Policy optimization(PPO)和Soft Actor critical(SAC)。

6、用Python和PyTorch实现和试验一系列不同的深度强化学习算法，并学习如何可视化和评估这些算法的性能。

学习成果：

成功完成本课程后，学生将能够：

1、描述自主系统学习的核心原则。

2、使用强化学习理论计算问题的数学解。

3、比较和对比一系列强化学习方法。

4、运用最新的知识提出解决决策问题的方案。

5、使用Python和PyTorch将数学概念翻译成软件来解决实际问题。

6、评估一系列方法的性能，并提出适当的改进建议。

7、通过清晰的可视化总结复杂的数据，以帮助评估。

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