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论文深度强化学习课程
探索神经网络与强化学习的结合：Python & PyTorch中的算法与实例
如果你听说过Deepmind的AlphaGo Zero或OpenAI在Dota 2中的出色表现，你可能会对深度神经网络和强化学习产生兴趣。那么，了解这些技术的机会来临了！这门课程将帮助你学习深度强化学习，并将其应用于新颖而令人兴奋的项目中。
在这里，你将获得对这些算法的深刻理解，学习如Q学习、深度Q学习、PPO、演员-评论家方法等算法，并使用Python和PyTorch进行实战。
项目内容
- 课程视频与内容：主要来自DeepMind和伯克利的YouTube频道。
- 算法实现：如DQN、A2C和PPO在PyTorch中的实现，并在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari上测试。
参赛者的挑战
参与60天强化学习挑战，通过详细学习和实践，你将有机会显著提高自己的技能，甚至参与到当下热门的研究项目中。
前置要求
在开始学习之前，你应具备以下基础：
- Python和PyTorch的基础知识
- 机器学习基础
- 深度学习的基本知识（如MLP、CNN和RNN）
深入学习材料
如需更深入地学习强化学习和深度强化学习，可以参考我的新书《使用Python的强化学习算法》。
课程索引
课程通过8周逐步深入，从引导至高级：
- 第一周：介绍强化学习及其重要性
- 第二周：强化学习基础，包括马尔可夫决策过程和动态规划
- 第三周：基于价值的算法，涉及深度Q网络的应用
- 第四周：策略梯度算法，如REINFORCE和演员-评论家方法
- 第五周：高级策略梯度方法，例如PPO
- 第六周：演化策略与遗传算法
- 第七周：基于模型的强化学习
- 第八周：高级理念及自选项目
学习资源
课程还提供了一系列的必读论文和资源，以支持深入学习和实际应用。这些资源包含基础文献、论文及相关视频，使学习者可以全面掌握强化学习的理论和实践。
鼓励与支持
完成60天挑战后，欢迎分享你的学习成果，并参与社区讨论。通过这些资源，强化学习将从一个抽象的概念变得可触摸、易实现。从而为你的职业发展与个人项目增添无限可能性。
