深度学习强化学习实战系列视频教程下载

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适合人群： 初级
课时数量： 21讲
更新程度： 完成
主要技术： 深度学习
用到技术： 深度学习

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课程描述

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课程简介：

强化学习是当下爆火的机器学习经典模型，由于深度学习发展的迅速，使得强化学习和深度学习可以紧密的联系在一起。从AlphaGo到无人驾驶汽车，强化学习的应用越来越广泛也使得更多的学者关注这个领域。系列课程从实例出发，形象解读强化学习究竟做了一件什么事以及如何完成这一系列任务。由强化学习的基本概念过度到马尔科夫决策过程，通过实例演示如何通过值迭代求解来得出来最好的决策。举例讲解Q-Learning算法的原理以及如何讲强化学习和深度学习进行结合。最后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。此套教程带领同学们快速掌握机器学习界爆火的强化学习系列并将强化学习与深度学习进行结合，实例演示如何使用DQN网络让AI自己玩游戏。

深度学习强化学习实战系列视频教程包括：视频+源码

深度学习强化学习实战系列视频教程目录结构介绍：

第1章强化学习基本原理1小时42分钟10节
1-1强化学习简介
1-2强化学习基本概念
1-3马尔科夫决策过程
1-4Bellman方程
1-5值迭代求解
1-6代码实战求解过程
1-7QLearning基本原理
1-8QLearning迭代计算实例
1-9QLearning迭代效果
1-10求解流程详解

第2章强化学习项目实战-DQN让AI自己玩游戏1小时38分钟11节
2-1DeepQnetwork原理
2-2DQN网络细节
2-3DQN网络参数配置
2-4搭建DQN网络模型
2-5DQN卷积操作定义
2-6数据预处理
2-7实验阶段数据存储
2-8实现训练模块
2-9Debug解读训练代码
2-10完整代码流程分析
2-11DQN效果演示

深度学习强化学习实战系列视频教程部分资料截图展示：