After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
รายละเอียดคอร์ส
ค้นพบโลกของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
เริ่มต้นการสำรวจ Reinforcement Learning (RL) อันน่าตื่นเต้น ซึ่งเป็นสาขาสำคัญของ machine learning คอร์สแบบอินเทอร์แอ็กทีฟนี้จะพาคุณเดินทางอย่างครบถ้วนผ่านหลักการสำคัญของ RL ซึ่งคุณจะได้ฝึกฝนศิลปะของการเทรนเอเจนต์อัจฉริยะ สอนให้พวกมันตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และเพิ่มรางวัลให้ได้สูงสุดเชี่ยวชาญแนวคิดและเครื่องมือสำคัญ
การผจญภัยของคุณเริ่มต้นด้วยการเจาะลึกถึงลักษณะเฉพาะของ RL คุณจะไม่เพียงได้เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ RL เท่านั้น แต่ยังได้ประยุกต์ใช้อัลกอริทึม RL สำคัญกับสถานการณ์จริงโดยใช้ชุดเครื่องมือ OpenAI Gym อันเป็นที่รู้จักอีกด้วย แนวทางปฏิบัติจริงนี้ช่วยให้เข้าใจพื้นฐานของ RL ได้อย่างถ่องแท้สำรวจกลยุทธ์และการประยุกต์ใช้ขั้นสูง
เมื่อเส้นทางการเรียนรู้ของคุณค่อยๆ เปิดเผยออกมา คุณจะได้ก้าวเข้าสู่โลกของกลยุทธ์ RL ขั้นสูง เพื่อค้นพบรายละเอียดเชิงลึกของวิธีมอนติคาร์โล, การเรียนรู้แบบ Temporal Difference และ Q-Learning. เมื่อเชี่ยวชาญเทคนิคเหล่านี้ใน Python คุณจะมีความชำนาญในการฝึกเอเจนต์สำหรับงานที่ซับซ้อนหลากหลายประเภทเปลี่ยนการเรียนรู้ของคุณให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่ใช้ได้จริงในโลกจริง
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในทฤษฎี RL พร้อมด้วยทักษะในการนำไปประยุกต์ใช้อย่างสร้างสรรค์ในบริบทการใช้งานจริง คุณจะพร้อมสร้างโมเดล RL ใน Python ปลดล็อกโลกแห่งความเป็นไปได้สำหรับโปรเจกต์และเส้นทางอาชีพของคุณข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
Reinforcement Learning เบื้องต้น
เริ่มต้นสำรวจโลกของ Reinforcement Learning (RL) ด้วยการทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน บทบาท และการประยุกต์ใช้งาน เรียนรู้กรอบแนวคิดของ RL และปฏิสัมพันธ์ระหว่าง agent กับสภาพแวดล้อม รวมถึงการใช้ไลบรารี Gymnasium เพื่อสร้างสภาพแวดล้อม แสดงผล state และดำเนินการต่าง ๆ เพื่อสร้างรากฐานเชิงปฏิบัติในการทำงานกับ RL
- พื้นฐานของการเรียนรู้เสริมแรง50 XP
- Reinforcement Learning คืออะไร?50 XP
- RL เทียบกับสาขาย่อยอื่นของ ML100 XP
- สถานการณ์ที่เหมาะสำหรับการนำ RL ไปใช้100 XP
- การนำทางในกรอบการทำงาน RL50 XP
- ลูปการโต้ตอบของ RL100 XP
- งาน RL แบบ episodic และ continuous100 XP
- การคำนวณ Discounted Return สำหรับกลยุทธ์ของ Agent100 XP
- การโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมใน Gymnasium50 XP
- ตั้งค่า Mountain Car environment100 XP
- การแสดงภาพสภาพแวดล้อม Mountain Car100 XP
- การโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม Frozen Lake100 XP
2
Model-Based Learning
เจาะลึก RL ในด้าน model-based learning ทำความเข้าใจ Markov Decision Processes (MDPs) และองค์ประกอบสำคัญต่าง ๆ พัฒนาทักษะด้าน policy และ value function รวมถึงฝึกเพิ่มประสิทธิภาพ policy ด้วยเทคนิค policy iteration และ value iteration
3
Model-Free Learning
ทำความรู้จักกับ Model-Free Learning ใน RL เริ่มจากพื้นฐานของ Monte Carlo methods และการนำ first-visit และ every-visit Monte Carlo prediction มาใช้งาน จากนั้นเข้าสู่โลกของ Temporal Difference Learning และ SARSA algorithm ก่อนจะดำดิ่งสู่ Q-Learning พร้อมวิเคราะห์การ convergence ในสภาพแวดล้อมที่ท้าทาย
4
กลยุทธ์ขั้นสูงใน Model-Free RL
ศึกษากลยุทธ์ขั้นสูงใน Model-Free RL เพื่อยกระดับอัลกอริทึมการตัดสินใจ เรียนรู้ Expected SARSA สำหรับการอัปเดต policy ที่แม่นยำขึ้น และ Double Q-learning เพื่อลดปัญหาการประเมินค่าสูงเกินจริง สำรวจ Exploration-Exploitation Tradeoff พร้อมฝึกใช้กลยุทธ์ epsilon-greedy และ epsilon-decay สำหรับการเลือก action ที่เหมาะสม และรับมือกับ Multi-Armed Bandit Problem ด้วยกลยุทธ์การตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน
Reinforcement Learning with Gymnasium ใน Python
เรียนจบแล้ว
