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成为深度强化学习算法专家
简介
分类
AI 算法
课程标签：
项目实践
框架学习
查看课程
任务列表
第1-1任务: 强化学习概论
第1-2任务: 强化学习概论
第2-1任务: 强化学习问题描述
第2-2任务: 第二节课
第3-1任务: 强化学习问题求解
第3-2任务: 第三节课
第4-1任务: 动态规划
第4-2任务: 第四节课
第5-1任务: 蒙特卡洛方法
第5-2任务: 第五节课
第6-1任务: 时间差分方法
第6-2任务: 第六节课
第6-3任务: 老师提的代码
第7-1任务: 项目实战：OpenAI Gym 实现倒立摆
第7-2任务: AI-intro-NN 2021
第7-3任务: AI-intro-NN 2021_Papercritique 1
第7-4任务: AI-intro-NN 2021_Papercritique 2
第8-1任务: 深度学习
第8-2任务: AI-intro-NN 2021
第9-1任务: 深度Q-Learning
第9-2任务: NN - Solutions_problem sets - ga and nn
第9-3任务: NN - Solutions
第9-4任务: NN - Solutions
第10-1任务: 项目实战：基于深度强化学习的智能红绿灯控制
第10-2任务: RL-tsc(1).zip
第10-3任务: IEEE ITSC‘20 Tutorial
第11-1任务: 策略梯度方法
第11-2任务: 第十一节课
第12-1任务: 策略梯度方法进阶
第12-2任务: 第十二节课
第13-1任务: 基于模型的强化学习
第13-2任务: modelbasedRL.zip
第14任务: 项目实战：基于深度强化学习的自动驾驶决策规划
