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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

02 PPO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
013 baseline方法.mp4
014 OnPolicy與OffPolicy策略.mp4
015 importance_samp_ling的作用.mp4
016 PPO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
018 Critic的作用與效果.mp4
019 PPO2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

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

05 DQN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

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

07 Actor-Critic算法分析(A3C)
041 AC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
044 A3C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

08 A3C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
063 VGG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
066 PyTorch框架發展趨勢簡介.mp4
067 框架安裝方法（CPU與GPU版本）.mp4
068 PyTorch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
073 Hub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
076 Vision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
080 Batch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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