このコースについて

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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23時間で修了
英語

習得するスキル

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems
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英語

提供:

Placeholder

アルバータ大学(University of Alberta)

Placeholder

Alberta Machine Intelligence Institute

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Welcome to the Final Capstone Course!

1時間で修了
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

2

1時間で修了

Milestone 1: Formalize Word Problem as MDP

1時間で修了
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

3

1時間で修了

Milestone 2: Choosing The Right Algorithm

1時間で修了
7件のビデオ (合計40分)
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

4

1時間で修了

Milestone 3: Identify Key Performance Parameters

1時間で修了
4件のビデオ (合計25分)
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

レビュー

A COMPLETE REINFORCEMENT LEARNING SYSTEM (CAPSTONE) からの人気レビュー

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よくある質問

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。