深度强化学习课程
Deep Reinforcement Learning 课程可以帮助您学习强化学习、神经网络和策略梯度的原理。您可以掌握算法设计、奖励优化和环境模拟方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，这些工具支持实现 AI 模型，以及在复杂环境中训练代理的技术。
热门 Deep Learning 课程和认证
状态：预览Duke University
您将获得的技能: PyTorch（机器学习库）, Python 程序设计, 深度学习, 人工神经网络, 卷积神经网络, 强化学习, 逻辑回归, 机器学习, 医学影像, 自然语言处理, 应用机器学习, 无监督学习, 监督学习, 图像分析, 计算机视觉, 递归神经网络 (RNN), 迁移学习
状态：免费试用MathWorks
您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Matlab, Data Preprocessing, Data Visualization, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis
状态：预览Sungkyunkwan University
您将获得的技能: 模型评估, 统计方法, Python 程序设计, 逻辑回归, 线性代数, 回归分析, 应用机器学习, Scikit-learn （机器学习库）, 机器学习, 分类算法, 监督学习
状态：免费试用University of Illinois Urbana-Champaign
您将获得的技能: 模型评估, 预测建模, 自动编码器, 卷积神经网络, Python 程序设计, 嵌入, 医学影像, 人工神经网络, 深度学习, 无监督学习, 模型部署, 应用机器学习, 健康信息学, 递归神经网络 (RNN), 降维, 图像分析
状态：免费试用Illinois Tech
您将获得的技能: NoSQL, Big Data, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Apache Hadoop, Deep Learning, Statistical Analysis, Data Visualization, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Apache Spark, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Data Infrastructure, Data Cleansing, Real Time Data, Apache Kafka, Data Management, Machine Learning
状态：预览DeepLearning.AI
您将获得的技能: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, NumPy, Computer Vision, Supervised Learning, Linear Algebra, Calculus
您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Heat Maps, Model Evaluation, Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision
状态：新状态：免费试用University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Applied Machine Learning, Model Deployment, Unsupervised Learning, Artificial Intelligence, Classification Algorithms
状态：免费试用IBM
您将获得的技能: 模型评估, 异常检测, 数据访问, 机器学习算法, 预测建模, 统计假设检验, 统计方法, 降维, 机器学习, 应用机器学习, 探索性数据分析, 无监督学习, 回归分析, 逻辑回归, 分类算法, 功能工程, 数据预处理, 统计推理, 监督学习, Scikit-learn （机器学习库）
状态：预览IBM
您将获得的技能: 人工智能, 模型评估, 预测建模, 深度学习, 强化学习, 回归分析, 分类算法, 机器学习, 应用机器学习, 无监督学习, 数据科学, 监督学习
状态：预览Universidad de los Andes
您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Transfer Learning, Vision Transformer (ViT), Image Analysis, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Computer Vision, Network Architecture, Natural Language Processing
状态：免费试用Microsoft
您将获得的技能: 人工智能, MLOps（机器学习 Operator）, 预测建模, 应用机器学习, 分类算法, 回归分析, 模型部署, 无监督学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 无代码开发, 机器学习, 监督学习, 微软 Azure
与 deep reinforcement learning 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 deep reinforcement learning 课程
- 机器学习概论: Duke University
- Deep Learning for Object Detection: MathWorks
- 机器学习基础: Sungkyunkwan University
- 医疗保健领域的深度学习方法: University of Illinois Urbana-Champaign
- Data Analytics and Deep Learning: Illinois Tech
- Neuronale Netze und Deep Learning: DeepLearning.AI
- Deep Learning with PyTorch : GradCAM: Coursera
- Deep Learning for Computer Vision: University of Colorado Boulder
- IBM 机器学习入门: IBM
- 机器学习入门: IBM
