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机器学习系列专题(经典算法+案例实战)
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人工智能-数学基础视频课程
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Python机器学习实训营(零基础必备,原理推导+代码复现+实验分析)
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数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战
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更 多 15 门 课 程
Python数据分析师:0基础到数据分析达人【买视频送书】
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Python数据分析与科学计算基础篇1:NumPy图解,使抽象的数据具象为可触摸的图形
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Python数据分析与科学计算基础篇2:Pandas图解,使抽象的数据具象为可触摸的图形
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Python数据分析与科学计算数据可视化篇:Matplotlib和Seaborn
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更 多 7 门 课 程
深度学习工程师实战系列(必备原理+主流框架+项目实战)
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深度学习框架-PyTorch实战
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更 多 17 门 课 程
深度学习工程师-实战就业系列
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深度学习框架-PyTorch实战
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强化学习实战系列(2020新版)
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深度学习-行人重识别实战(2020新版)
8368人学习
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更 多 19 门 课 程
深度学习工程师-实战就业系列
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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
有志于机器学习工程的工程师
你将会学到:
通过Q-Learning,Turtles学习强化学习:Q-Learning实践之旅
课程简介:
深入迷人的强化学习世界,掌握Q学习艺术。在这个综合课程中,你将开始一段引人入胜的旅程,建立自己的人工智能控制的海龟代理,该代理将在动态迷宫中导航,学习做出决策并实现目标。
强化学习是一种强大的技术,它允许代理(如我们的海龟)通过试错与其环境进行交互来学习和改进其行为。通过实施Q学习算法,你将亲眼目睹代理如何学习做出决策,以最大化其奖励并成功达到其目标。
在整个课程中,你将:
了解强化学习和Q学习算法的基本原理
使用Python和Turtle图形库从头开始实现Q学习算法
设计一个带有障碍物、目标位置和海龟代理的动态迷宫环境
使用Q学习技术训练你的海龟代理在迷宫中导航并达到目标
可视化学习过程并分析代理随时间推移的表现
探索优化Q学习过程的技巧,例如调整学习率和探索与利用之间的权衡
深入了解强化学习在实际应用中的实践应用
在本课程结束时,你将深入了解强化学习和Q学习算法,以及将这些概念应用于解决复杂问题的技能。无论你是初学者还是经验丰富的程序员,本课程都将为你提供知识和实践经验,使你成为一名熟练的强化学习从业者。
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课程大纲-强化Q学习构建Turtle控制的人工智能代理【中字】
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