Reinforcement Learning is a subfield of Machine Learning, but is also a general purpose formalism for automated decision-making and AI. This course introduces you to statistical learning techniques where an agent explicitly takes actions and interacts with the world. Understanding the importance and challenges of learning agents that make decisions is of vital importance today, with more and more companies interested in interactive agents and intelligent decision-making.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Apprentissage par renforcement
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Offert par
Université de l'Alberta
Alberta Machine Intelligence Institute
Spécialisation Apprentissage par renforcementUniversité de l'AlbertaÀ propos de ce cours
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Inclut des projets d’apprentissage pratique.
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Niveau intermédiaire
Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.
Approx. 15 heures pour terminer
Anglais
Ce que vous allez apprendre
Formalize problems as Markov Decision Processes
Understand basic exploration methods and the exploration / exploitation tradeoff
Understand value functions, as a general-purpose tool for optimal decision-making
Know how to implement dynamic programming as an efficient solution approach to an industrial control problem
Compétences que vous acquerrez
- Artificial Intelligence (AI)
- Machine Learning
- Reinforcement Learning
- Function Approximation
- Intelligent Systems
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Anglais
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Welcome to the Course!
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 20 min), 2 lectures
4 heures pour terminer
An Introduction to Sequential Decision-Making
4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 46 min), 3 lectures, 2 quiz
3 heures pour terminer
Markov Decision Processes
3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 36 min), 2 lectures, 2 quiz
3 heures pour terminer
Value Functions & Bellman Equations
3 heures pour terminer
9 vidéos (Total 56 min), 3 lectures, 2 quiz
4 heures pour terminer
Dynamic Programming
4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 72 min), 3 lectures, 2 quiz
Avis
- 5 stars81,89 %
- 4 stars14,75 %
- 3 stars2,38 %
- 2 stars0,32 %
- 1 star0,64 %
Meilleurs avis pour FUNDAMENTALS OF REINFORCEMENT LEARNING
par YW14 juil. 2021
Clear instruction and insightful exercises! Enjoy this course! Also, please read the book if you want to understand better about the course materials and rationales behind the exercises.
par KL3 déc. 2020
This course was super helpful. I had tried a couple other online introductions to RL, but this was the only one where I could really engage and learn the material effectively. Would recommend!
par RD15 oct. 2019
An excellent introduction to the subject of Reinforcement Learning, accompanied by a very clear text book. The python assignments in Jupyter notebooks are both informative and helpful.
par CC5 mai 2021
Fantastic course! I have been interested in Reinforcement Learning for a long time and this has been the best introduction I have found so far. It gave me the foundations on the field.
À propos du Spécialisation Apprentissage par renforcement
Foire Aux Questions
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