Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

56%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

33%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel avanzado

Aprox. 38 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 3-6 hours/week for base track, 6-9 with all the horrors of honors section...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up81%(1,941 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Intro: why should I care?

5 horas para completar
14 videos (Total 85 minutos), 6 lecturas, 3 cuestionarios
14 videos
Why should you care9m
Reinforcement learning vs all3m
Multi-armed bandit4m
Decision process & applications6m
Markov Decision Process5m
Crossentropy method9m
Approximate crossentropy method5m
More on approximate crossentropy method6m
Evolution strategies: core idea6m
Evolution strategies: math problems5m
Evolution strategies: log-derivative trick8m
Evolution strategies: duct tape6m
Blackbox optimization: drawbacks4m
6 lecturas
About the University10m
What you're getting into1m
FAQ10m
Primers1m
About honors track1m
Extras10m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

At the heart of RL: Dynamic Programming

3 horas para completar
5 videos (Total 54 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
5 videos
State and Action Value Functions13m
Measuring Policy Optimality6m
Policy: evaluation & improvement10m
Policy and value iteration8m
2 lecturas
Advanced Reward Design10m
Discrete Stochastic Dynamic Programming10m
3 ejercicios de práctica
Reward design8m
Optimality in RL10m
Policy Iteration14m
Semana
3

Semana 3

5 horas para completar

Model-free methods

5 horas para completar
6 videos (Total 47 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
6 videos
Monte-Carlo & Temporal Difference; Q-learning8m
Exploration vs Exploitation8m
Footnote: Monte-Carlo vs Temporal Difference2m
Accounting for exploration. Expected Value SARSA11m
On-policy vs off-policy; Experience replay7m
1 lectura
Extras10m
1 ejercicio de práctica
Model-free reinforcement learning10m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Approximate Value Based Methods

5 horas para completar
9 videos (Total 104 minutos), 3 lecturas, 5 cuestionarios
9 videos
Loss functions in value based RL11m
Difficulties with Approximate Methods15m
DQN – bird's eye view9m
DQN – the internals9m
DQN: statistical issues6m
Double Q-learning6m
More DQN tricks10m
Partial observability17m
3 lecturas
TD vs MC10m
Extras10m
DQN follow-ups10m
3 ejercicios de práctica
MC & TD8m
SARSA and Q-learning8m
DQN12m

Revisiones

Principales revisiones sobre PRACTICAL REINFORCEMENT LEARNING
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National Research University Higher School of Economics

Acerca de Programa especializado Aprendizaje automático avanzado

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....
Aprendizaje automático avanzado

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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