このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

次における4の4コース

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

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

約9時間で修了

推奨:4-6 hours/week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems

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中級レベル

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

約9時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Welcome to the Final Capstone Course!

2件のビデオ (合計10分), 2 readings
2件のビデオ
Meet your instructors!8 分
2件の学習用教材
Reinforcement Learning Textbook10 分
Pre-requisites and Learning Objectives10 分
2
1時間で修了

Milestone 1: Formalize Word Problem as MDP

4件のビデオ (合計23分)
4件のビデオ
Andy Barto on What are Eligibility Traces and Why are they so named?9 分
Let's Review: Markov Decision Processes6 分
Let's Review: Examples of Episodic and Continuing Tasks3 分
3
1時間で修了

Milestone 2: Choosing The Right Algorithm

7件のビデオ (合計40分), 1 quiz
7件のビデオ
Let's Review: Expected Sarsa3 分
Let's Review: What is Q-learning?3 分
Let's Review: Average Reward- A New Way of Formulating Control Problems10 分
Let's Review: Actor-Critic Algorithm5 分
Csaba Szepesvari on Problem Landscape8 分
Andy and Rich: Advice for Students5 分
1の練習問題
Choosing the Right Algorithm
4
1時間で修了

Milestone 3: Identify Key Performance Parameters

4件のビデオ (合計25分), 1 quiz
4件のビデオ
Let's Review: Non-linear Approximation with Neural Networks4 分
Drew Bagnell on System ID + Optimal Control6 分
Susan Murphy on RL in Mobile Health7 分
1の練習問題
Impact of Parameter Choices in RL40 分
4.7
11件のレビューChevron Right

A Complete Reinforcement Learning System (Capstone) からの人気レビュー

by JSDec 6th 2019

This course changed my life! It was so good and I learned so much. I can't believe I'm now an astronaut. Next mission: go to Mars!

by SANov 9th 2019

Excellent final course for the specialization. Moon Lander project was informative and fun.

講師

Avatar

Martha White

Assistant Professor
Computing Science
Avatar

Adam White

Assistant Professor
Computing Science

アルバータ大学(University of Alberta)について

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....

Alberta Machine Intelligence Instituteについて

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....

強化学習専門講座について

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....
強化学習

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。