Advanced Reinforcement Learning in Python from DQN to SAC
🤖📈想学习Python高级强化学习吗？从DQN到SAC，这个课程涵盖了所有你需要知道的知识点和实践技巧！👨‍🎓👩‍🎓

课程地址：https://xueshu.fun/1251

课程内容

典算法和最新研究的强化学习代理，并了解每种算法的学习过程。课程还提供了超参数调整、连续动作空间控制、策略梯度方法、深度确定性策略梯度等各种重要主题。课程适合已经具备一定强化学习基础并想要深入了解更复杂算法的学习者。通过本课程的学习，你将掌握创建和优化强化学习代理的技能。📈🧠

本课程包括 14 个章节，115 个讲座和总共 8 小时 5 分钟的内容。课程的内容主要包括马尔可夫决策过程 (MDP)、Q-Learning、神经网络、深度 Q 学习、PyTorch 闪电、Optuna 进行超参数调整、连续动作空间的深度 Q 学习、策略梯度方法和深度确定性策略梯度。在课程中，你还可以学习如何从研究论文中理解和实施新算法。课程旨在让你熟练掌握强化学习，并能够创建可以在复杂环境中行动以实现其目标的 AI。🤖💻

完成本课程的要求是熟悉 Python 编程，并且已经完成过我们的课程”强化学习初学者到掌握”或已熟悉强化学习的基础知识。同时，你需要了解一些基本统计数据（均值、方差、正态分布）来更好地理解课程内容。📚👨‍💻

通过本课程的学习，你将会掌握一些最先进的强化学习算法，并能够使用 Python 最流行的工具（PyTorch Lightning、OpenAI gym、Brax、Optuna）从头开始创建高级强化学习代理。你将会学到如何执行超参数调整，以选择最佳实验条件。在本课程中，你还将学习到调试和扩展所提供的算法的技巧，使代理在实践中表现更出色。💡📈

标签: #强化学习 #Python #深度学习 #人工智能