この専門講座について
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100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

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

約2か月で修了

推奨14時間/週

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Build a Reinforcement Learning system for sequential decision making.

  • Check

    Understand the space of RL algorithms (Temporal- Difference learning, Monte Carlo, Sarsa, Q-learning, Policy Gradients, Dyna, and more).

  • Check

    Understand how to formalize your task as a Reinforcement Learning problem, and how to begin implementing a solution.

  • Check

    Understand how RL fits under the broader umbrella of machine learning, and how it complements deep learning, supervised and unsupervised learning 

習得するスキル

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

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

約2か月で修了

推奨14時間/週

英語

字幕:英語

専門講座の仕組み

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には4コースあります。

コース1

Fundamentals of Reinforcement Learning

4.8
58件の評価
20件のレビュー
コース2

Sample-based Learning Methods

コース3

Prediction and Control with Function Approximation

コース4

A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)

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....

よくある質問

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • It is recommended that learners take between 4-6 months to complete the specialization.

  • Recommended that learners have at least one year of undergraduate computer science or 2-3 years of professional experience in software development. Experience and comfort with programming in Python required. Must be comfortable converting algorithms and pseudocode into Python. Basic understanding of concepts from statistics (distributions, sampling, expected values), linear algebra (vectors and matrices), and calculus (computing derivatives)

  • Yes, it is recommended that courses are taken sequentially.

  • Learners that complete the specialization will earn a Coursera specialization certificate signed by the professors of record, not a University of Alberta credit.

  • By the end of this specialization, you will be able to"

    • Build a Reinforcement Learning system for sequential decision making.
    • Understand the space of RL algorithms (Temporal- Difference learning, Monte Carlo, Sarsa, Q-learning, Policy Gradients, Dyna, and more).
    • Understand how to formalize your task as a Reinforcement Learning problem, and how to begin implementing a solution.
    • Understand how RL fits under the broader umbrella of machine learning, and how it complements deep learning, supervised and unsupervised learning 

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。