Udemy線上課程 強化學習實戰系列(PyTorch版)(含教材) 講師:唐宇迪 唐 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)
Udemy線上課程強化學習實戰系列(PyTorch版)(含教材)講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文字幕版(DVD版)
內容說明:
強化學習系列課程主要包括經典算法原理講解與案例實戰兩大部分。
通俗講解當下主流強化學習算法思想，結合實例解讀算法整理應用流程並結合案例展開代碼實戰。
整體風格通俗易懂，適合準備入門強化學習並進階提升的同學們。
課程目錄界面提供全部所需PPT,數據，代碼！
課程內容:
01強化學習簡介及其應用
001課程介紹.mp4
002一張圖通俗解釋強化學習.mp4
003強化學習的指導依據.mp4
004強化學習AI游戲.mp4
005應用領域簡介.mp4
006強化學習工作流程.mp4
007計算機眼中的狀態與行為.mp4
008本章課件下載.html
008第一章：強化學習簡介及其應用.pdf

02PPO算法與公式推導
009基本情況介紹.mp4
010與環境交互得到所需數據.mp4
011要完成的目標分析.mp4
012策略梯度推導.mp4
013baseline方法.mp4
014OnPolicy與OffPolicy策略.mp4
015importance_samp_ling的作用.mp4
016PPO算法整體思路解析.mp4
017本章課件下載.html
017第二章：PPO算法與公式推導.pdf

03策略梯度實戰-月球登陸器訓練實例
018Critic的作用與效果.mp4
019PPO2版本公式解讀.mp4
020參數與網絡結構定義.mp4
021得到動作結果.mp4
022獎勵獲得與計算.mp4
023參數迭代與更新.mp4
024本章課件下載.html
024第三章：策略梯度實戰-月球登陸器訓練實例.zip

04Q-learning算法
025算法原理通俗解讀.mp4
026目標函數與公式解析.mp4
027Qlearning算法實例解讀.mp4
028Q值迭代求解.mp4
029DQN簡介.mp4
030本章課件下載.html
030第四章：DQN算法.pdf

05DQN算法實例演示
031整體任務流程演示.mp4
032探索與action獲取.mp4
033計算target值.mp4
034訓練與更新.mp4
035本章課件下載.html
035第五章：DQN算法實例演示.zip

06DQN改進與應用技巧
036DoubleDqn要解決的問題.mp4
037DuelingDqn改進方法.mp4
038Dueling整體網絡架構分析.mp4
039MultiSetp策略.mp4
040連續動作處理方法.mp4

07Actor-Critic算法分析(A3C)
041AC算法回顧與知識點總結.mp4
042優勢函數解讀與分析.mp4
043計算流程實例.mp4
044A3C整體架構分析.mp4
045損失函數整理.mp4
046本章課件下載.html
046第七章：Actor-Critic算法分析(A3C).pdf

08A3C算法玩轉超級馬里奧
047整體流程與環境配置.mp4
048啟動游戲環境.mp4
049要計算的指標回顧.mp4
050初始化局部模型并加載參數.mp4
051與環境交互得到訓練數據.mp4
052訓練網絡模型.mp4
053本章課件下載.html
053第八章：A3C算法玩轉超級馬里奧.zip

09算法補充-卷積神經網絡原理與參數解讀
054積神經網絡應用領域.mp4
055卷積的作用.mp4
056卷積特征值計算方法.mp4
057得到特征圖表示.mp4
058步長與卷積核大小對結果的影響.mp4
059邊緣填充方法.mp4
060特征圖尺寸計算與參數共享.mp4
061池化層的作用.mp4
062整體網絡架構.mp4
063VGG網絡架構.mp4
064殘差網絡Resnet.mp4
065感受野的作用.mp4

10基礎補充-PyTorch框架基本處理操作
066PyTorch框架發展趨勢簡介.mp4
067框架安裝方法（CPU與GPU版本）.mp4
068PyTorch基本操作簡介.mp4
069自動求導機制.mp4
070線性回歸DEMO-數據與參數配置.mp4
071線性回歸DEMO-訓練回歸模型.mp4
072常見tensor格式.mp4
073Hub模塊簡介.mp4

11基礎補充-PyTorch圖像識別實例
074卷積網絡參數定義.mp4
075網絡流程解讀.mp4
076Vision模塊功能解讀.mp4
077分類任務數據集定義與配置.mp4
078圖像增強的作用.mp4
079數據預處理與數據增強模塊.mp4
080Batch數據制作.mp4
081遷移學習的目標.mp4
082遷移學習策略.mp4
083加載訓練好的網絡模型.mp4
084優化器模塊配置.mp4
085實現訓練模塊.mp4
086訓練結果與模型保存.mp4
087加載模型對測試數據進行預測.mp4
088額外補充-Resnet論文解讀.mp4
089額外補充-Resnet網絡架構解讀.mp4



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