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强化学习课程

Reinforcement Learning 课程可以帮助您学习马尔可夫决策过程、奖励系统和策略优化等关键概念。您可以掌握算法设计、模拟环境和评估代理性能方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 OpenAI Gym 等工具,这些工具支持在实际场景中实施和测试强化学习算法。


热门强化学习课程和认证


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    R

    Rice University

    计算机基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 面向对象编程(OOP), 组合学, 图论, 事件驱动编程, Algorithm, 数据结构, 计划发展, 概率, 编程原则, 计算思维, 应用程序开发, 数据分析, 理论计算机科学, 用户界面(UI), 计算机编程, 大数据, 生物信息学, 伪代码, 互动设计

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    4084 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    用于财务分析的 Python 和统计

    您将获得的技能: 财务分析, Python 程序设计, 概率与统计, 回归分析, 统计推理, 财务数据, 统计分析, 数据操作, 模型评估, 数据导入/导出, Pandas(Python 软件包), 金融建模, Jupyter, 数据可视化, 风险分析, 金融交易

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    4574 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    W

    Whizlabs

    Microsoft Fabric: Ingest and Transform Data

    您将获得的技能: Real Time Data, Data Pipelines, Data Transformation, Data Integration, Data Processing, Extract, Transform, Load, Power BI, Data Lakes, PySpark, Apache Spark, Data Quality, Data Governance, Analytics

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Arizona State University

    现在就教英语课程设计和评估

    您将获得的技能: 设计策略, 语言学习, 口头表达, 英语, 设计元素和原则

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    5040 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Case Western Reserve University

    灵感领导

    您将获得的技能: 组织发展, 专业发展, 主动性和领导力, 文化 Transformer, 业务领导, 组织变革, 积极倾听, 领导力培养, 增强能力, 情绪商数, 人才发展, 影响, 谈判, 战略领导力, 案例研究, 组织领导力, 同理心, 同情心, 管理团队, 培训

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2664 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch for Deep Learning

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Software Visualization, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专业证书 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 生理学, Matlab, 递归神经网络 (RNN), 生物学, 数学建模, 强化学习, 计算思维, 神经学, 网络模型, 计算机科学, 人工神经网络, 监督学习, 机器学习算法, 概率分布, 线性代数

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    Università Bocconi

    餐饮管理

    您将获得的技能: 竞争分析, 营销, 企业战略, 产品质量(QA/QC), 增长战略, 消费者行为, 酒店管理, 价值主张, 品牌管理, 市场动态, 餐饮, 餐厅管理, 全球营销

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    探索性数据分析

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 探索性数据分析, 无监督学习, 统计分析, 制图, 绘图(图形), 数据分析, Ggplot2, R 语言程序设计(中文版), 统计可视化, 降维

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    S

    SAS

    Statistics You Need to Know for Machine Learning

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Data Modeling

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    云计算基础知识(云计算 101)

    您将获得的技能: 云基础设施, 可扩展性, 云托管, 新兴技术, 混合云计算, 云计算架构, 云部署, 软件即服务, 基础设施即服务(IaaS), 无服务器计算, 托管服务, 微软 Azure, 公共云, 云计算, 集装箱化, 云平台, 云服务, 云技术, 平台即服务(PaaS), Virtual Machine

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Minnesota

    创造性地解决问题

    您将获得的技能: 创造力, 集思广益, 解决问题, 激励技能, 成长意识, 认知灵活性, 创造性思维, 适应, 创新, 足智多谋, 好奇心, 创造性地解决问题, 坚持不懈

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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deep reinforcement learning
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fundamentals of reinforcement learning
reinforcement learning in finance
reinforcement learning for intermediate
deep learning and reinforcement learning
decision making and reinforcement learning
1…303132…516

总之,以下是 10 最受欢迎的 reinforcement learning 课程

  • 计算机基础: Rice University
  • 用于财务分析的 Python 和统计: The Hong Kong University of Science and Technology
  • Microsoft Fabric: Ingest and Transform Data: Whizlabs
  • 现在就教英语课程设计和评估: Arizona State University
  • 灵感领导: Case Western Reserve University
  • PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
  • 计算神经科学: University of Washington
  • 餐饮管理: Università Bocconi
  • 探索性数据分析: Johns Hopkins University
  • Statistics You Need to Know for Machine Learning: SAS

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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