《OpenAI强化学习实战》

2018-5-14 16:13| 发布者: 岸岸| 查看: 99252| 评论: 0|原作者: 岸岸

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   在过去的几年里，强化学习(RL，Reinforcement Learning)在很多方面取得了突破。DeepMind公司将深度学习与增强学习结合在一起，在众多的Atari游戏中来取得超越人类的表现，基于深度学习和强化学习训练得到的AlphaGo Zero更是完全从零开始，仅通过自我对弈就能天下无敌。虽然RL目前在许多游戏环境中都表现很出色，但它对解决需要最优决策和效率的问题而言是种全新方法，而且肯定会在机器智能中发挥作用。

   OpenAI成立于2015年底，是一个非营利组织。它的目的是“建立安全的人工通用智能(AGI)，并确保AGI的福利被尽可能广泛和均匀地分布”。除了探索关于AGI的诸多问题之外，OpenAI对机器学习世界的一个主要贡献是开发了Gym和Universe软件平台。

   Gym是为测试和开发RL算法而设计的环境/任务的集合。它让用户不必再创建复杂的环境。Gym用Python编写，它有很多的环境，比如机器人模拟或Atari 游戏。它还提供了一个在线排行榜，供人们比较结果和代码。

课程大纲：
第1周强化学习与常用的仿真环境平台介绍（MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2等）
第2周 OpenAI gym中的常用仿真环境介绍，包括Atari 2600 游戏系列、MuJoCo 物理模拟器、Toy text 文本环境、Robotics机械手与机械臂模拟器等
第3周马尔科夫决策过程MDP
第4周基于gym的MDP实例讲解，基于OpenAI Gym构建股票市场交易环境
第5周基于gym的强化学习实践：基于值函数的强化学习方法实现；基于策略梯度的强化学习方法实现
第6周虚拟环境Universe：一个用于训练解决通用问题 AI 的基础架构
第7周基于Universe的强化学习实践：用OpenAI公司的Gym工具库和Universe平台为游戏创建人工智能机器人

开课时间：
本期课程将于2024年09月27日开课，预计课程持续时间为9周

目标人群：

有简单的强化学习基础，希望学习强化学习的落地实现的同学

课程环境：

python3+OpenAI GYM+OpenAI Universe

收获预期：

学习结束后均能自己动手编写一个仿真环境，训练强化学习

授课讲师：
何翠仪毕业于中山大学统计学专业，炼数成金专职讲师。
在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程，如《大数据的统计学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等，也曾到不同的公司开展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识，曾与不同领域公司合作，参与到多个数据分析的项目中，如华为、广州地铁等

课程试听：

新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

课程授课方式：
1、学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、结业测验：通过测验，完成学业。

您是否对此课程还有疑问，那么请点击进入 FAQ，您的问题将基本得到解答

全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名，报名方式
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咨询Email ：edu01@dataguru.cn，edu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群：303917420（群内有培训公开课视频供大家免费观看）

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