À propos de ce cours
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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

Approx. 17 heures pour terminer

Recommandé : 4-6 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
5 heures pour terminer

On-policy Prediction with Approximation

2 quiz
1 exercice pour s'entraîner
On-policy Prediction with Approximation30 min
Semaine
2
4 heures pour terminer

Constructing Features for Prediction

2 quiz
1 exercice pour s'entraîner
Constructing Features for Prediction28 min
Semaine
3
5 heures pour terminer

Control with Approximation

1 lecture, 2 quiz
1 lecture
Weekly Reading40 min
1 exercice pour s'entraîner
Practice Quiz
Semaine
4
5 heures pour terminer

Policy Gradient

1 lecture, 2 quiz
1 lecture
Weekly Reading10 min
1 exercice pour s'entraîner
Policy Gradient Methods30 min

Enseignants

Avatar

Martha White

Assistant Professor
Computing Science
Avatar

Adam White

Assistant Professor
Computing Science

À propos de Université de l'Alberta

UAlberta is considered among the world’s leading public research- and teaching-intensive universities. As one of Canada’s top universities, we’re known for excellence across the humanities, sciences, creative arts, business, engineering and health sciences....

À propos de Alberta Machine Intelligence Institute

The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based research institute that pushes the bounds of academic knowledge and guides business understanding of artificial intelligence and machine learning....

À propos du Spécialisation Apprentissage par renforcement

The Reinforcement Learning Specialization consists of 4 courses exploring the power of adaptive learning systems and artificial intelligence (AI). Harnessing the full potential of artificial intelligence requires adaptive learning systems. Learn how Reinforcement Learning (RL) solutions help solve real-world problems through trial-and-error interaction by implementing a complete RL solution from beginning to end. By the end of this Specialization, learners will understand the foundations of much of modern probabilistic artificial intelligence (AI) and be prepared to take more advanced courses or to apply AI tools and ideas to real-world problems. This content will focus on “small-scale” problems in order to understand the foundations of Reinforcement Learning, as taught by world-renowned experts at the University of Alberta, Faculty of Science. The tools learned in this Specialization can be applied to game development (AI), customer interaction (how a website interacts with customers), smart assistants, recommender systems, supply chain, industrial control, finance, oil & gas pipelines, industrial control systems, and more....
Apprentissage par renforcement

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.