2020.05.29 10:40

【課程】強化學習技術解析,催生 AlphaGo 的核心技術,六種演算法強化機器決策能力

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【6/13 開課】DeepMind首席研究員曾說:「人工智慧 = 深度學習 + 強化學習」,強化學習的重要不言而喻,其核心訓練方式就是透過Trial & Error,進而打造通用性的框架,用以解決許多不同領域的問題。講師循序漸進的三步驟帶你深入瞭解強化學習:從基本觀念解說、強化學習核心演算法到深度強化學習的主流演算法,精湛解說讓你一天課程收穫滿滿。

6個理由,為什麼要來上課?

  • 強化學習是催生 AlphaCraft、 AlphaGo 的技術。
  • 強化學習核心概念具有共通性,可以衍伸到各種領域應用。
  • 自主產生學習資訊,不需要借助大量經驗數據。
  • 搭配深度學習使用,增強處理問題的能力實現自主學習。
  • 講師 Jerry 是 Google 認證的機器學習開發專家(GDE),品質保證。
  • 認識講師,遇到困難有人回答;書本資料太多、網路上的資料太分散,現場有人教學得快。

>>>早鳥限時優惠價 3,600 元<<<

【課程內容】

1. 強化學習概論

  • 馬可夫決策過程 (Markov decision process)
  • 價值函數(Value Functions)
  • 貝爾曼方程 (Bellman Equations)

2. 深入強化學習

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  • 動態規劃法(Dynamic Programming)
  • 蒙地卡羅方法(Monte Carlo Methods)
  • 時間差分學習法(Temporal-Difference Learning)

3. 深度強化學習主流演算法

  • Deep Q-Learning
  • DQN
  • DDQN
  • Dueling DQN
  • DRQN
  • Advantage Actor Critic(A2C)

【課程資訊】

時間:2020/6/13(六) 早上 09:30~下午 16:30 ,午休 1 小時

費用:

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早鳥限時優惠 3,600 元。

原價 4,000 元。

地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

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【注意事項】

  • 請學員自備筆電,教室提供電源插座。
  • 建議具備 Python 程式語言基礎為佳。
  • 課程學員皆附當日午餐。

主辦單位:

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【報名方式】

早鳥限時優惠價 3,600 元

Step2:直接在課程頁面報名並繳費。提供線上刷卡、ATM轉帳、超商代碼三種繳費方式。付款後約20分鐘即可自行查詢繳費結果。

強化學習(Reinforcement Learning)

強化學習的核心思想就是 Trail & Error,其中包含四大元素:

  1. 策略(Policy):環境的感知狀態到行動的映射方式。
  2. 反饋(Reward):環境對智能體行動的反饋。
  3. 價值函數(Value Function):評估狀態的價值函數,狀態的價值即從當前狀態開始,期望在未來獲得的獎賞。
  4. 環境模型(Model):模擬環境的行為。

強化學習與其他機器學習的不同:

  1. 強化學習更加專註於在線規劃,需要在探索和採用之間找到平衡。
  2. 強化學習不需要監督者,只需要獲取環境的反饋。
  3. 反饋是延遲的,不是立即生成的。
  4. 時間在強化學習中很重要,其數據為序列數據,並不滿足獨立同分布假設。

內容轉載自:https://www.itread01.com/content/1540645094.html

上課講師:吳柏翰(Jerry)

JerryWu現任Google機器學習開發專家(GDE)、亞太智能機器創辦人兼技術長,專注於機器智能(Machine Intelligence)的研發與整合,包含機器視覺(CV)與自然語言理解(NLU)。曾任國立台灣科技大學講師、外商數據科學顧問、裕隆集團/華創車電(股)資深數據科學顧問、DSP智庫驅動(股)共同創辦人兼技術長,歷經許多產、官、學、研機器智能專案。

TVBS採訪:【APMIC亞太智能機器】以機器智能和語意理解受訪TVBS世界翻轉中

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【注意事項】

  • T客邦(以下稱主辦單位)保有修改活動內容之權力。
  • 取消活動請打電話或寫 E-Mail 給客服人員或承辦人員,做為提出取消要求的表示。已繳費者若有事無法參加活動,活動舉辦當天0點0分以後提出取消要求者不退費,活動前一天 23:59:59 以前提出取消要求,酌收已付款項之10%做為行政處理費。
  • 本活動以完成付款認定取得報名資格。參加者在課程頁面報名並繳費,若超過48小時付款期限,會將名額讓給其他候補參加者。
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