Об этом курсе

Недавно просмотрено: 38,356
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

Прибл. 23 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

Прибл. 23 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Альбертский университет

Альбертский университет

Логотип Alberta Machine Intelligence Institute

Alberta Machine Intelligence Institute

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

Welcome to the Final Capstone Course!

1 ч. на завершение
2 видео ((всего 10 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
2 видео
Meet your instructors!8мин
2 материала для самостоятельного изучения
Reinforcement Learning Textbook10мин
Pre-requisites and Learning Objectives10мин
Неделя
2

Неделя 2

1 ч. на завершение

Milestone 1: Formalize Word Problem as MDP

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 23 мин.))
4 видео
Andy Barto on What are Eligibility Traces and Why are they so named?9мин
Let's Review: Markov Decision Processes6мин
Let's Review: Examples of Episodic and Continuing Tasks3мин
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Milestone 2: Choosing The Right Algorithm

1 ч. на завершение
7 видео ((всего 40 мин.))
7 видео
Let's Review: Expected Sarsa3мин
Let's Review: What is Q-learning?3мин
Let's Review: Average Reward- A New Way of Formulating Control Problems10мин
Let's Review: Actor-Critic Algorithm5мин
Csaba Szepesvari on Problem Landscape8мин
Andy and Rich: Advice for Students5мин
1 практическое упражнение
Choosing the Right Algorithm
Неделя
4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Milestone 3: Identify Key Performance Parameters

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 25 мин.))
4 видео
Let's Review: Non-linear Approximation with Neural Networks4мин
Drew Bagnell on System ID + Optimal Control6мин
Susan Murphy on RL in Mobile Health7мин
1 практическое упражнение
Impact of Parameter Choices in RL40мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе A COMPLETE REINFORCEMENT LEARNING SYSTEM (CAPSTONE)

Посмотреть все отзывы

Специализация Обучения с подкреплением: общие сведения

The Reinforcement Learning Specialization consists of 4 courses exploring the power of adaptive learning systems and artificial intelligence (AI). Harnessing the full potential of artificial intelligence requires adaptive learning systems. Learn how Reinforcement Learning (RL) solutions help solve real-world problems through trial-and-error interaction by implementing a complete RL solution from beginning to end. By the end of this Specialization, learners will understand the foundations of much of modern probabilistic artificial intelligence (AI) and be prepared to take more advanced courses or to apply AI tools and ideas to real-world problems. This content will focus on “small-scale” problems in order to understand the foundations of Reinforcement Learning, as taught by world-renowned experts at the University of Alberta, Faculty of Science. The tools learned in this Specialization can be applied to game development (AI), customer interaction (how a website interacts with customers), smart assistants, recommender systems, supply chain, industrial control, finance, oil & gas pipelines, industrial control systems, and more....
Обучения с подкреплением

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.