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在线强化学习课程

研究人工智能应用中的强化学习。学习设计从与环境的 Interaction Design 中学习的 Algorithm。

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通过实践教程在 2 小时内掌握与工作相关的技能。
通过已评分作业、视频和论坛向顶级授课教师学习。
在交互式实践环境中学习新工具或新技能。
通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
获得行业领导者颁发的职业证书,展示您学到的专业知识。
攻读硕士学位的同时获得职业证书。
在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
完成研究生水平的学习,而无需参加完整的学位课程。
以灵活的交互式方式,获得大学颁发的执业证书。

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  • 状态:免费试用
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    U

    University of Alberta

    完整的强化学习系统(Capstone)

    您将获得的技能: 机器学习, 模拟, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 机器学习算法, 人工神经网络, 性能调整, 马尔可夫模型, 性能测试

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    648 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 机器学习, Machine Learning 方法, 人工智能, 张力流, 监督学习, 人工神经网络, 计算机视觉, 文本挖掘, 人工智能和机器学习(AI/ML), 预测建模, 数据处理, 生成式人工智能, 应用机器学习, 自然语言处理, Keras(神经网络库), 图像分析, 预测, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • G

    Google Cloud

    Reinforcement Learning: Qwik Start

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Google Cloud Platform, GitHub, Tensorflow, Machine Learning, Jupyter, Game Design

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    10 条评论

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:新
    新
    状态:预览
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    S

    Simplilearn

    Q Learning in Reinforcement Training Basics

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Agentic systems

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    M

    McMaster University

    Mindshift:突破障碍,学习和探索您的隐藏潜力

    您将获得的技能: 终身学习, 好奇心, 弹性, 适应, 专业发展, 学习策略, 导师, 压力管理, 生产率, 个人发展, 开放的心态, 克服障碍, 认知灵活性, 愿意学习, 成长意识

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    Microsoft

    微软 Azure 机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 回归分析, 无监督学习, 监督学习, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习算法, 应用机器学习, 预测建模, 微软 Azure, 自动化, 无代码开发

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
    预览
    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: 机器学习, 大型语言模型, 负责任的人工智能, 可扩展性, Python 程序设计, 强化学习, 应用机器学习, 自然语言处理, 性能调整, PyTorch(机器学习库), 生成式人工智能, Prompt Engineering

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3471 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    G

    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Machine Learning, Unsupervised Learning, Workflow Management, Data Ethics, Supervised Learning, Data Validation, Classification And Regression Tree (CART), Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Python Programming, Performance Tuning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    562 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    D

    Deep Teaching Solutions

    如何学习:学习困难科目的实用思维方法

    您将获得的技能: 时间管理, 精神集中, 适应, 生产率, 自律, 创造力, 认知灵活性, 愿意学习, 压力管理, 学习策略, 成长意识

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    9.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    D

    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 数据伦理, 负责任的人工智能, 人工神经网络, 数据科学, AI 产品战略, 战略思维, 深度学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
    预览
    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: 机器学习, Machine Learning 方法, 无监督学习, 监督学习, 人工神经网络, 计算机视觉, Python 程序设计, 强化学习, 应用机器学习, 医学影像, 自然语言处理, PyTorch(机器学习库), 图像分析, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3774 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    神经网络与深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 线性代数, 人工智能, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 微积分, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    12万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

Reinforcement Learning 学习者还搜索

机器学习
深度学习
应用机器学习
初级机器学习
机器学习项目
初级深度学习
深度学习项目
高级机器学习
1234…477

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

  • 完整的强化学习系统(Capstone): University of Alberta
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • Reinforcement Learning: Qwik Start: Google Cloud
  • Q Learning in Reinforcement Training Basics: Simplilearn
  • Mindshift:突破障碍,学习和探索您的隐藏潜力: McMaster University
  • 微软 Azure 机器学习: Microsoft
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • The Nuts and Bolts of Machine Learning: Google
  • 如何学习:学习困难科目的实用思维方法: Deep Teaching Solutions
  • 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI

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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