◆深度強化學習(Deep Reinforcement Learning)簡介
˙人工智慧環境(Environment)與智慧代理人(Agent)
˙策略與規劃(Policy and Planning)
˙價值函數(Value Function)
˙運作模型(Model)
˙酬勞與懲罰(Reward)
˙最優價值函數(Optimal Value Function)
˙馬可夫決策問題(MDP)◆圖表化及逼近式 (Tabular and Approximation)解決方案
˙有限馬可夫決策處理(FMDP)
˙動態規劃(Dynamic Programming)
˙蒙地卡羅方法(Monte Carlo Method)
˙時間差分學習(Time-Difference Learning)
˙Q學習(Q-Learning)
˙策略梯度法(Policy Gradient Method) ◆類神經深度強化學習
˙深度Q學習網路(Deep Q-Learning Network)
˙TensorFlow DQN
˙OpenAI Gym
˙Actor Critic
˙Deep Deterministic Policy Gradients(DDPG)
˙Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
˙Distributed Proximal Policy Optimization (DPPO) ◆人工智慧深度強化學習個案研究
˙AlphaGo設計理念與方法
˙問答系統強化學習
˙汽車避撞系統模擬
˙自駕車強化學習
˙Q-learning Gridworld Player
˙Atari Ping Pong Player
詳細課程內容請參考以下網址：http://www.iiiedu.org.tw/ites/REF.htm
- 新聞稿有效日期，至2019/07/29為止
聯絡人 ：張先生
聯絡電話：(02)6631-6539
電子郵件：alanchang@iii.org.tw
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