深度强化学习与GAN课程:深度学习中的高级主题
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深度强化学习与GAN课程:深度学习中的高级主题

  • 深度学习

了解关于深度强化学习和生成式对抗网络的高级理论和关键语言。

¥99
本课程包括
  • 3小时53分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
课程合作品牌
机械工业出版社
你将收获
  • 了解关于深度强化学习和生成式对抗网络的高级理论和关键语言。

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课程介绍

本视频课程直观地介绍了深度学习的最新发展。

深度强化学习和GAN 在线课程是对当今深度学习中令人兴奋的两个主题的介绍。生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)将两个深度学习网络以“伪造者-检测”的关系相互映射,从而能够制作出具有灵活的、用户可指定元素的令人惊叹的照片真实感图像。深度强化学习也产生了同样令人惊讶的进步,包括大部分广为人知的“人工智能”突破。Deep RL包括训练一名“代理人”在给定的“环境”中变得熟练,使算法能够在各种复杂挑战上达到或超过人类水平的表现,包括Atari视频游戏、棋类游戏围棋和微妙的手工操纵任务。在这些课程中,基本理论通过直观的解释和互动的、动手操作的Jupyter笔记本演示变得栩栩如生。实例主要特点是使用以Python和Keras,而Keras是流行的深度学习库TensorFlow的高级API。

适合人群
  • 非常适合希望加深对深度学习的理解的软件工程师、数据科学家、分析师和统计学家。
  • 代码示例是用Python提供的,因此熟悉它或其他面向对象的编程语言会很有帮助。
  • 不需要具有统计或机器学习经验。
讲师介绍
传播工业技术、工匠技能和工业文化,助力我国自主创新能力提升
擅长领域:
  • 智能制造
  • 企业创新与商业模式
  • 数字化思维与认知
  • 数字化领导力
机工社先后获评“全国优秀出版社”“全国百佳出版单位”“中国500最具价值品牌”“世界媒体500强”“国家文化出口重点企业”“中国版权最具影响力企业”“中国图书海外馆藏影响力出版100强”和“教育部教材出版基地”。机工旗下出版物曾获得全国科学大会奖、国家图书奖、中国出版政府奖、全国优秀科技图书奖、中国好书、全国教材建设奖等众多国家奖项。机工社新世纪的快速发展,在业界引起广泛关注,2014年其改革发展实例被收录进哈佛大学案例库应用于教学实践,并通过哈佛大学的出版网络向全球发行,成为中国文化产业战略管理“走出去”第一家。 传播工业技术、工匠技能和工业文化,助力我国自主创新能力提升,是机工社的使命与追求。愿与各界机构、各界人士携手同行,集知播识,再铸辉煌。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
引言
3分钟
第1课 人工智能的基础
共6节 | 1小时6分钟
  • 1.0 人工智能的基础
    1分钟
  • 1.1 人工智能的现状
    21分钟
  • 1.2 生成式对抗网络的应用
    13分钟
  • 1.3 深度强化学习的应用
    15分钟
  • 1.4 在这些在线课程中运行代码
    5分钟
  • 1.5 深度学习理论必备知识综述
    11分钟
第2课 生成式对抗网络
共6节 | 1小时7分钟
  • 2.0 生成式对抗网络
    1分钟
  • 2.1 GAN基本理论
    7分钟
  • 2.2 “快点,抽签!”游戏数据采集
    5分钟
  • 2.3 A判别器网络
    22分钟
  • 2.4 A生成器网络
    13分钟
  • 2.5 训练对抗网络
    18分钟
第3课 深度Q-学习网络
共6节 | 52分钟
  • 3.0 深度Q-学习网络
    1分钟
  • 3.1 Cartpole Game
    5分钟
  • 3.2 基本深层RL理论
    7分钟
  • 3.3 DQN基本理论
    5分钟
  • 3.4 定义DQN代理
    20分钟
  • 3.5 与OpenAI Gym环境交互
    14分钟
第4课 OpenAI实验室
共5节 | 23分钟
  • 4.0 OpenAI实验室
    1分钟
  • 4.1 可视化代理性能
    9分钟
  • 4.2 修改代理超级参数
    5分钟
  • 4.3 自动化超参数实验与优化
    5分钟
  • 4.4 适用性
    3分钟
第5课 高级深度强化学习代理
共6节 | 22分钟
  • 5.0 高级深度强化学习代理
    1分钟
  • 5.1 策略梯度和增强算法
    7分钟
  • 5.2 演员-评论家算法
    2分钟
  • 5.3 软件2.0
    5分钟
  • 5.4 走近人工通用智能
    6分钟
  • 5.5 总结
    1分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。