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2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20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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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Welcome to the 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
Read Me: Pre-requisites and Learning Objectives10 分
2
3時間で修了

Monte Carlo Methods for Prediction & Control

11件のビデオ (合計58分), 2 readings, 1 quiz
11件のビデオ
Using Monte Carlo for Prediction6 分
Using Monte Carlo for Action Values2 分
Using Monte Carlo methods for generalized policy iteration2 分
Solving the Blackjack Example3 分
Epsilon-soft policies5 分
Why does off-policy learning matter?4 分
Importance Sampling4 分
Off-Policy Monte Carlo Prediction5 分
Emma Brunskill: Batch Reinforcement Learning12 分
Week 1 Summary3 分
2件の学習用教材
Weekly Reading40 分
Chapter Summary40 分
1の練習問題
Graded Quiz
3
6時間で修了

Temporal Difference Learning Methods for Prediction

6件のビデオ (合計37分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Rich Sutton: The Importance of TD Learning6 分
The advantages of temporal difference learning5 分
Comparing TD and Monte Carlo5 分
Andy Barto and Rich Sutton: More on the History of RL12 分
Week 2 Summary2 分
1件の学習用教材
Weekly Reading40 分
1の練習問題
Practice Quiz30 分
4
8時間で修了

Temporal Difference Learning Methods for Control

9件のビデオ (合計30分), 2 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
Sarsa in the Windy Grid World3 分
What is Q-learning?3 分
Q-learning in the Windy Grid World3 分
How is Q-learning off-policy?4 分
Expected Sarsa3 分
Expected Sarsa in the Cliff World3 分
Generality of Expected Sarsa1 分
Week 3 Summary2 分
2件の学習用教材
Weekly Reading40 分
Chapter summary40 分
1の練習問題
Practice Quiz18 分
4.8
43件のレビューChevron Right

Sample-based Learning Methods からの人気レビュー

by KNOct 3rd 2019

Great course! The notebooks are a perfect level of difficulty for someone learning RL for the first time. Thanks Martha and Adam for all your work on this!! Great content!!

by UZNov 23rd 2019

Good balance of theory and programming assignments. I really like the weekly bonus videos with professors and developers. Recommend to everyone.

講師

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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。