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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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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 机器学习, Python 编程, 数据预处理, 高等数学, 降维, 应用数学, 线性代数, 机器学习方法, NumPy, 数据操作, 数学建模, 代数

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2327 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: Model Evaluation, Scikit Learn(机器学习库), 机器学习, 分类算法, Python 编程, 监督学习, 功能工程, 数据预处理, Jupyter, 逻辑回归, NumPy, 无监督学习, 回归分析, 预测建模, 人工智能, 模型评估

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 机器学习, 分类算法, Model Evaluation, 性能调整, 监督学习, 人工神经网络, 应用机器学习, 深度学习, Transfer Learning, 逻辑回归, 随机森林算法, 决策树学习, 张力流, 模型评估, 迁移学习, 人工智能, 数据伦理

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    8653 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    基于样本的学习方法

    您将获得的技能: Algorithm, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 概率分布, 机器学习算法, 抽样(统计), 模拟, 算法

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1256 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: 机器学习, Scikit Learn(机器学习库), Python 编程, 强化学习, 监督学习, 降维, 人工神经网络, 投资组合管理, 应用机器学习, 相关性分析, 金融服务, 回归分析, 无监督学习, 探索性数据分析, 金融交易, 决策树学习

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    利用函数逼近进行预测和控制

    您将获得的技能: 机器学习, 强化学习, 监督学习, 人工神经网络, 概率分布, 功能工程, 深度学习, 伪代码, 机器学习算法, 线性代数

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDHEC Business School

    用于资产管理的 Python 和机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 监督学习, 统计方法, 降维, 投资组合管理, 投资管理, 金融市场, 财务建模, Jupyter, 应用机器学习, 计算机科学, 无监督学习, 回归分析, 预测分析, 资产管理, 投资组合风险

    3.1
    评分, 3.1 星,最高 5 星
    ·
    332 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 商业人工智能基础

    您将获得的技能: 机器学习, 数据驱动决策, 数据分析, 大数据, 云计算, 数据扫盲, 领导能力, 深度学习, 数字化转型, 数据挖掘, 数据架构, 人工智能, 数据科学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    10万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    N

    National Taiwan University

    機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

    您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Classification Algorithms, Algorithms, Supervised Learning, Logistic Regression, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Validation, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Methods, Verification And Validation

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    331 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 数据预处理, Model Evaluation, 性能调整, 人工神经网络, 验证和确认, 深度学习, 机器学习方法, 张力流, 模型评估

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    6.4万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    UNSW Sydney (The University of New South Wales)

    学习在线教学

    您将获得的技能: 规划, 学习管理系统, 最终用户培训和支持, 教育软件和技术, 数字扫盲, 教学, 数字教学法, 技术战略

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    3230 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Arizona State University

    让青少年学会如何学习

    您将获得的技能: 学习策略, 愿意学习, 时间管理, 自我意识, 解决问题, 人类学习, 生产率, 创造力, 压力管理, 精神集中, 坚持不懈

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3042 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

1…8910…614

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

  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 基于样本的学习方法: University of Alberta
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 利用函数逼近进行预测和控制: University of Alberta
  • 用于资产管理的 Python 和机器学习: EDHEC Business School
  • IBM 商业人工智能基础: IBM
  • 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: 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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  • Microsoft Excel
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专业证书

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  • IBM 人工智能工程证书
  • IBM 人工智能产品经理证书
  • IBM 数据科学证书
  • Intuit 学院簿记证书

课程与专项课程

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