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  • Reinforcement Learning

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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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    U

    University of Pennsylvania

    AI and Machine Learning Essentials with Python

    您将获得的技能: Statistical Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Deep Learning, Probability Distribution, Python Programming, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning Methods, Machine Learning, Regression Analysis, Data Processing, Agentic systems, Data Science, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    38 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: 大型语言模型, 生成式人工智能, 数据导入/导出, LangChain, 机器学习, 响应式网页设计, 计算机视觉, Python 程序设计, 还原式 API, ChatGPT, 工程软件, 工作流程管理, Prompt Engineering, 负责任的人工智能, 软件开发生命周期, 软件架构, 提示模式, LLM 申请, 数据科学, IBM 云

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7.9万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    机器学习的探索性数据分析

    您将获得的技能: 统计分析, 探索性数据分析, 概率与统计, 机器学习, 数据操作, 数据科学, 数据访问, 数据质量, 统计推理, 功能工程, 数据分析, 数据清理, 人工智能, 统计假设检验, Pandas(Python 软件包), 数据转换, Jupyter

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2475 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习, 无监督学习, 预测建模, 深度学习, 数据科学, 人工智能, 性能指标, 强化学习, 监督学习, 分类与回归树 (CART)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    298 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    H

    HRCI

    学习与发展

    您将获得的技能: 专业发展, 合规培训, 需求评估, 编写培训材料, 推动参与, 培训培训师, 在职培训, 计划评估, 教学设计, 培训计划, 培训与发展, 员工参与, 员工培训, 成人教育, 学习风格

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学多元微积分

    您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 微积分, 衍生产品, Python 程序设计, 机器学习算法, 线性代数, 高等数学, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    5749 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 决策树学习, 无监督学习, 监督学习, Python 程序设计, 降维, 随机森林算法, 功能工程, 应用机器学习, 预测建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8639 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    新
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    O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Deep Learning, Unstructured Data, NumPy, Matplotlib, Natural Language Processing, Text Mining, Pandas (Python Package), Regression Analysis, Performance Tuning

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    电子学习生态:数字时代的创新教学方法

    您将获得的技能: 数字通信, 差异化教学, 教育软件和技术, 数字化转型, 多媒体, 创新, 协作软件, 新兴技术, 学习管理系统

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, Python 程序设计, 降维, NumPy, 数据操作, 数据转换, 数据科学, 线性代数, Machine Learning 方法, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2260 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    微软 Azure 机器学习

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

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, NumPy, Python 程序设计, 机器学习算法, 数据操作, 线性代数, Algorithm, 数据科学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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deep reinforcement learning
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fundamentals of reinforcement learning
reinforcement learning in finance
deep learning and reinforcement learning
unsupervised learning, recommenders, reinforcement learning
reinforcement learning from human feedback
1…789…509

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

  • AI and Machine Learning Essentials with Python: University of Pennsylvania
  • IBM AI 开发人员: IBM
  • 机器学习的探索性数据分析: IBM
  • 机器学习入门: IBM
  • 学习与发展: HRCI
  • 机器学习数学多元微积分: Imperial College London
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Machine Learning: O.P. Jindal Global University
  • 电子学习生态:数字时代的创新教学方法: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 机器学习和数据科学线性代数: 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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