Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

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

Aprox. 10 horas para completar

Sugerido: 4-6 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems

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Nível intermediário

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

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
1 hora para concluir

Welcome to the Final Capstone Course!

2 vídeos (Total 10 mín.), 2 leituras
2 videos
Meet your instructors!8min
2 leituras
Reinforcement Learning Textbook10min
Pre-requisites and Learning Objectives10min
Semana
2
1 hora para concluir

Milestone 1: Formalize Word Problem as MDP

4 vídeos (Total 23 mín.)
4 videos
Andy Barto on What are Eligibility Traces and Why are they so named?9min
Let's Review: Markov Decision Processes6min
Let's Review: Examples of Episodic and Continuing Tasks3min
Semana
3
1 hora para concluir

Milestone 2: Choosing The Right Algorithm

7 vídeos (Total 40 mín.), 1 teste
7 videos
Let's Review: Expected Sarsa3min
Let's Review: What is Q-learning?3min
Let's Review: Average Reward- A New Way of Formulating Control Problems10min
Let's Review: Actor-Critic Algorithm5min
Csaba Szepesvari on Problem Landscape8min
Andy and Rich: Advice for Students5min
1 exercício prático
Choosing the Right Algorithm
Semana
4
1 hora para concluir

Milestone 3: Identify Key Performance Parameters

4 vídeos (Total 25 mín.), 1 teste
4 videos
Let's Review: Non-linear Approximation with Neural Networks4min
Drew Bagnell on System ID + Optimal Control6min
Susan Murphy on RL in Mobile Health7min
1 exercício prático
Impact of Parameter Choices in RL40min
4.6
9 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)

por SANov 9th 2019

Excellent final course for the specialization. Moon Lander project was informative and fun.

Instrutores

Avatar

Martha White

Assistant Professor
Computing Science
Avatar

Adam White

Assistant Professor
Computing Science

Sobre Universidade de AlbertaUniversidade de Alberta

UAlberta is considered among the world’s leading public research- and teaching-intensive universities. As one of Canada’s top universities, we’re known for excellence across the humanities, sciences, creative arts, business, engineering and health sciences....

Sobre Alberta Machine Intelligence Institute

The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based research institute that pushes the bounds of academic knowledge and guides business understanding of artificial intelligence and machine learning....

Sobre Programa de cursos integrados Reforço de aprendizagem

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....
Reforço de aprendizagem

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.