【七月線上】 強化學習 [一舉解開AlphaGo Zero的百勝奧祕] 完整版 附課堂資料
課程特色：
第1課 強化學習RL簡介
知識點1：強化學習定義：可能通向強人工智慧的第三類機器學習方法
知識點2：強化學習數學模型：馬爾科夫決策過程（MDP）
知識點3：RL機器人：探索環境，規劃自己的人生
知識點4：強化學習基本演算法分類
知識點5：Model-Based RL: 已知環境，如何優化自己的人生
第2課 Model—Free Learning
知識點1：環境未知，如何評估測略（狀態價值）
知識點2：蒙特卡洛方法學習狀態價值函式
知識點3：TD方法學習狀態價值函式
實戰專案：兩種方法比較及程式碼實現
知識點5：OpenAI Gym介紹
第3課 Model-Free Control
知識點1：ϵ− 貪婪策略：平衡 Exploration and Exploitation
知識點2：on/off-policy 蒙特卡洛方法
知識點3：on/off-policy TD 演算法 (Sara)
實戰專案：on/off-policy 演算法比較及程式碼實現
第4課 Q-Learning
知識點1：Q-Learning
知識點2：Deep Q-Learning
實戰專案：Q-learning解決山地車問題
第5課 策略梯度學習
知識點1：蒙特卡洛策略梯度
知識點2：Actor-Critic演算法
實戰專案：用policy gradient解決連續山地車的問題
第6課 TensorFlow強化學習應用案例
實戰專案：使用Deep Q network 和 Policy gradient完成以下游戲：強化學習乒乓球遊戲、強化學習flappy bird
有需要的夥伴可以加微：18232189758 或掃描下方的二維碼：（The Price：5 RMB）
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