Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

56%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

33%

recebi um aumento ou promoção

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 30 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

56%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

33%

recebi um aumento ou promoção

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

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Nível avançado

Aprox. 30 horas para completar

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oferecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up81%(1,946 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Intro: why should I care?

5 horas para concluir
14 vídeos (Total 85 mín.), 6 leituras, 3 testes
14 videos
Why should you care9min
Reinforcement learning vs all3min
Multi-armed bandit4min
Decision process & applications6min
Markov Decision Process5min
Crossentropy method9min
Approximate crossentropy method5min
More on approximate crossentropy method6min
Evolution strategies: core idea6min
Evolution strategies: math problems5min
Evolution strategies: log-derivative trick8min
Evolution strategies: duct tape6min
Blackbox optimization: drawbacks4min
6 leituras
About the University10min
What you're getting into1min
FAQ10min
Primers1min
About honors track1min
Extras10min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

At the heart of RL: Dynamic Programming

3 horas para concluir
5 vídeos (Total 54 mín.), 2 leituras, 4 testes
5 videos
State and Action Value Functions13min
Measuring Policy Optimality6min
Policy: evaluation & improvement10min
Policy and value iteration8min
2 leituras
Advanced Reward Design10min
Discrete Stochastic Dynamic Programming10min
3 exercícios práticos
Reward design8min
Optimality in RL10min
Policy Iteration14min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Model-free methods

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 47 mín.), 1 leitura, 4 testes
6 videos
Monte-Carlo & Temporal Difference; Q-learning8min
Exploration vs Exploitation8min
Footnote: Monte-Carlo vs Temporal Difference2min
Accounting for exploration. Expected Value SARSA11min
On-policy vs off-policy; Experience replay7min
1 leituras
Extras10min
1 exercício prático
Model-free reinforcement learning10min
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Approximate Value Based Methods

5 horas para concluir
9 vídeos (Total 104 mín.), 3 leituras, 5 testes
9 videos
Loss functions in value based RL11min
Difficulties with Approximate Methods15min
DQN – bird's eye view9min
DQN – the internals9min
DQN: statistical issues6min
Double Q-learning6min
More DQN tricks10min
Partial observability17min
3 leituras
TD vs MC10min
Extras10min
DQN follow-ups10min
3 exercícios práticos
MC & TD8min
SARSA and Q-learning8min
DQN12min

Avaliações

Principais avaliações do PRACTICAL REINFORCEMENT LEARNING
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Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem de máquina avançada

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Aprendizagem de máquina avançada

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.