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。

University of Alberta
您将获得的技能: 机器学习, Algorithm, 预测建模, 机器学习算法, 深度学习, 线性代数, 概率分布, 人工神经网络, 强化学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工智能, 马尔可夫模型, 抽样(统计), 伪代码, 功能工程, 性能调整, 性能测试, 模拟, 监督学习
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Alberta
您将获得的技能: 机器学习, Algorithm, 概率分布, 线性代数, 强化学习, 人工智能, 马尔可夫模型
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, Algorithm, 深度学习, 数据伦理, 异常检测, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 人工智能, 降维, 无监督学习, 应用机器学习, 监督学习
初级 · 课程 · 1-4 周

多位教师
您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 预测建模, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, NumPy, 应用机器学习, 强化学习, 随机森林算法, 人工智能, 决策树学习, Jupyter, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

Columbia University
您将获得的技能: 机器学习, Algorithm, 概率分布, 深度学习, 强化学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据驱动的决策制定, 统计方法, 马尔可夫模型, 决策支持系统, 模拟
中级 · 课程 · 1-3 个月

MathWorks
您将获得的技能: Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Machine Learning, Control Systems, Simulations
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: LLM Application, Large Language Modeling, Prompt Engineering, Reinforcement Learning, Machine Learning Methods
中级 · 项目 · 不超过 2 小时

IBM
您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 机器学习算法, 人工神经网络, 人工智能, 强化学习, 自然语言处理, 降维, 应用机器学习, 生成模型架构, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 无监督学习, 图像分析
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 大型语言模型, 生成式人工智能, 调试, 机器学习算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 应用机器学习, 人工神经网络, 自然语言处理, 人工智能, PyTorch(机器学习库), 计算机视觉, 性能调整, MLOps(机器学习 Operator), 图像分析, 监督学习, 张力流, 数据驱动的决策制定
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 商业智能, 内容创作, 自然语言处理, 风险缓解
初级 · 课程 · 1-4 周

多位教师
您将获得的技能: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Securities Trading, Portfolio Management, Market Trend, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Financial Market, Artificial Neural Networks
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 线性代数, 人工神经网络, 微积分, 人工智能, 监督学习
中级 · 课程 · 1-4 周
强化学习是一种机器学习范式,在这种范式中,软件代理通过试错来学习如何完成任务,从而最大限度地提高程序员规定的累积奖励。 与监督学习范式相比,强化学习系统不需要标注输入/输出对,也不需要对次优操作进行明确的纠正;与无监督学习相比,强化学习定义了一个明确的目标,即 Q-learning(或 "高质量 "学习)算法因其操作而返回的值最大化。
强化学习结合了有监督学习的目标导向性和无监督学习的灵活性,因此在创建需要在复杂情况下成功解决问题的人工智能(AI)应用时非常重要。 例如,它们经常被用于金融工程,为股票市场开发最佳交易算法。 它们还用于构建智能系统,使机器人和自动驾驶汽车能够安全地在现实世界的环境中航行。
作为机器学习的主要范式之一,强化学习是在这一快速发展的领域就业的必备技能。 在金融、汽车、机器人、物流和智能助理等行业,强化学习对于开发用于解决实际问题的人工智能数字代理尤为重要。 根据 Glassdoor 的数据,美国机器学习工程师的平均年薪为 114121 美元,这一高薪水平反映了对这一专业技能的高需求。
毋庸置疑。Coursera 提供强化学习和机器学习相关主题的各种课程,以及这些技术在金融和自动驾驶汽车等应用环境中的使用。 这些课程和专业由该领域排名靠前的机构提供,包括 deepmind.ai、 纽约大学、多伦多大学和阿尔伯塔大学机器智能研究所。 您可以根据灵活的时间安排进行远程学习,同时还能得到专家教授和讲师的反馈意见,确保您获得高质量的教育,并得到所需的强化,从而充满信心地学习这些宝贵的技能。
由于强化学习本身并不是一门初级学科,因此在开始学习之前,你需要对机器学习的基础知识有一个很好的掌握。 此外,许多课程还要求您具备较强的高等数学背景,如线性代数、统计学和概率论。 大多数课程都要求您精通 Python,不过熟悉 C++、Matlab 和 JavaScript 等其他编程语言的人通常也可以利用这些技能来帮助他们学习强化学习。 具备根据伪代码实现算法的能力可能是另一个先决条件。 随着学习的深入,您将掌握使用强化学习解决方案解决概率人工智能、函数逼近和智能系统问题的技能。
最适合在强化学习领域工作的人应该对机器学习充满热情,对分析和数据充满动力,有兴趣提供一线支持以解决实际问题,同时利用与生俱来的创造性解决问题的技能。 此外,许多公司还希望看到应聘者具备很强的沟通能力以及跨学科和跨部门合作的能力。 与强化学习相关的角色多种多样,包括分析师、工程师和研究人员。 2021 年 2 月底,LinkedIn 上有1800多条招聘强化学习专家的信息。
如果你想成为未来机器学习的一员,学习强化学习对你来说可能是一个不错的选择。 这种创新的机器学习技术创建了一种通过试验和错误来学习的算法,从而将短期和长期奖励结合起来,例如利用基于奖励的学习方法来定义解决问题的序列的能力。 强化学习在多个行业都非常有用,包括科技行业、商业、广告、金融和电子商务,所有这些行业都发现强化学习非常有用,部分原因是强化学习能够提供更强的个性化能力。 最后,如果你想在人工智能和机器学习领域工作,这可能是你实现目标的一步。
在线强化学习课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的强化学习技能。 由顶尖大学和行业领导者提供的一系列强化学习课程可满足不同技能水平的需求。