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文档Practical_RL 项目介绍
Practical_RL 是一个开放式的强化学习课程项目,旨在为学生提供实用的强化学习知识和技能。该课程由俄罗斯国立高等经济大学(HSE)和Yandex数据科学学院(YSDA)联合开设,同时也对在线学习者开放。
项目理念
该项目秉持以下三个核心理念:
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优化好奇心 - 对于课程中未详细涵盖的内容,会提供更多相关资料的链接,以满足学习者的好奇心。
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实用至上 - 课程涵盖解决强化学习问题所需的所有必要知识,包括实用技巧和启发式方法。每个主要概念都配有实践练习。
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Git协作 - 鼓励学习者通过Pull Request对课程内容进行改进和贡献。
课程内容
课程涵盖了强化学习的多个重要主题,包括:
- 强化学习简介
- 基于价值的方法
- 无模型强化学习
- 近似(深度)强化学习
- 探索策略
- 基于策略的方法
- 序列模型中的强化学习
- 部分可观察马尔可夫决策过程
- 高级基于策略的方法
- 基于模型的强化学习
- 逆强化学习和模仿学习
每个主题包括讲座和研讨课,并配有相应的作业。
学习资源
课程提供了丰富的学习资源,包括:
- 课程FAQ和技术问题解答
- 讲座幻灯片
- 在线学习指南
- 匿名反馈表单
- Google Colab等虚拟课程环境
- 额外的阅读材料
课程团队
该课程由来自不同背景的专家团队共同开发和维护,包括讲师、研讨会导师和技术支持人员。团队成员在强化学习领域拥有丰富的经验。
总的来说,Practical_RL是一个内容丰富、注重实践的强化学习课程,为学习者提供了系统性的学习路径和丰富的资源。它鼓励学习者积极参与,不断改进课程内容,形成了一个活跃的学习社区。
