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產業動態 【資策會】人工智慧生成對抗網路(GAN) (台北11/14)
資策會 本新聞稿發佈於2019/08/26,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

本課程的目標在奠定學員學習當代生成對抗網路技術的理論基礎與應用。透過學習許多目前具有代表性的生成對抗網路案例,可累積學員對於各種生成對抗網路設計方法的理解,進而應用到許多人工智慧核心系統的設計,達成具有生成對抗網路功能的智慧型產品設計。

 
■ 發布/輪播新聞稿 新聞稿直達14萬電子報訂戶刊登新聞稿:按此
 
◆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)

◆人工智慧生成對抗網路(GAN)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/GAN.htm

- 新聞稿有效日期,至2019/09/26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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