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. 26 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

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ofrecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up81%(2,152 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Intro: why should I care?

5 horas para completar
14 videos (Total 85 minutos), 5 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
5 lecturas
About the University10m
FAQ10m
Primers1h
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), 3 lecturas, 4 cuestionarios
5 videos
State and Action Value Functions13m
Measuring Policy Optimality6m
Policy: evaluation & improvement10m
Policy and value iteration8m
3 lecturas
Optional: Reward discounting from a mathematical perspective10m
External links: Reward Design10m
Discrete Stochastic Dynamic Programming10m
3 ejercicios de práctica
Reward design8m
Optimality in RL30m
Policy Iteration30m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Model-free methods

3 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 learning30m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Approximate Value Based Methods

3 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 & TD10m
SARSA and Q-learning10m
DQN30m

Revisiones

Principales revisiones sobre PRACTICAL REINFORCEMENT LEARNING

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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

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

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