このコースについて

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受講生の就業成果

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

56%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

33%

昇給や昇進につながった

共有できる証明書

修了時に証明書を取得

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7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。

上級レベル

約33時間で修了

英語

字幕:英語, 韓国語

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提供:

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics) ロゴ

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up82%(2,060 件の評価)Info
1

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6時間で修了

Intro: why should I care?

6時間で修了
14件のビデオ (合計85分), 5 readings, 3 quizzes
14件のビデオ
Why should you care9 分
Reinforcement learning vs all3 分
Multi-armed bandit4 分
Decision process & applications6 分
Markov Decision Process5 分
Crossentropy method9 分
Approximate crossentropy method5 分
More on approximate crossentropy method6 分
Evolution strategies: core idea6 分
Evolution strategies: math problems5 分
Evolution strategies: log-derivative trick8 分
Evolution strategies: duct tape6 分
Blackbox optimization: drawbacks4 分
5件の学習用教材
About the University10 分
FAQ10 分
Primers1 分
About honors track1 分
Extras10 分
2

2

4時間で修了

At the heart of RL: Dynamic Programming

4時間で修了
5件のビデオ (合計54分), 3 readings, 4 quizzes
5件のビデオ
State and Action Value Functions13 分
Measuring Policy Optimality6 分
Policy: evaluation & improvement10 分
Policy and value iteration8 分
3件の学習用教材
Optional: Reward discounting from a mathematical perspective10 分
External links: Reward Design10 分
Discrete Stochastic Dynamic Programming10 分
3の練習問題
Reward design8 分
Optimality in RL30 分
Policy Iteration30 分
3

3

5時間で修了

Model-free methods

5時間で修了
6件のビデオ (合計47分), 1 reading, 4 quizzes
6件のビデオ
Monte-Carlo & Temporal Difference; Q-learning8 分
Exploration vs Exploitation8 分
Footnote: Monte-Carlo vs Temporal Difference2 分
Accounting for exploration. Expected Value SARSA11 分
On-policy vs off-policy; Experience replay7 分
1件の学習用教材
Extras10 分
1の練習問題
Model-free reinforcement learning30 分
4

4

5時間で修了

Approximate Value Based Methods

5時間で修了
9件のビデオ (合計104分), 3 readings, 5 quizzes
9件のビデオ
Loss functions in value based RL11 分
Difficulties with Approximate Methods15 分
DQN – bird's eye view9 分
DQN – the internals9 分
DQN: statistical issues6 分
Double Q-learning6 分
More DQN tricks10 分
Partial observability17 分
3件の学習用教材
TD vs MC10 分
Extras10 分
DQN follow-ups10 分
3の練習問題
MC & TD10 分
SARSA and Q-learning10 分
DQN30 分

上級機械学習専門講座について

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
上級機械学習

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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。