强化学习是机器学习的一个子领域,但也是自动决策和人工智能的通用形式主义。本课程将向您介绍统计学习技术,让代理明确采取行动并与世界互动。随着越来越多的公司对交互式代理和智能决策感兴趣,了解学习代理决策的重要性和挑战在今天至关重要。
通过 Coursera Plus 提高技能,仅需 239 美元/年(原价 399 美元)。立即节省


您将学到什么
将问题形式化为马尔可夫决策过程
了解基本勘探方法以及勘探与开发之间的权衡
了解作为优化决策通用工具的价值函数
了解如何实施动态编程,将其作为解决工业控制问题的有效方法
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师


从 机器学习 浏览更多内容

Simplilearn

Columbia University

New York University

MathWorks
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
- 5 stars
81.73%
- 4 stars
14.32%
- 3 stars
2.62%
- 2 stars
0.44%
- 1 star
0.86%
显示 3/2896 个
已于 May 6, 2023审阅
Excellent course, with a very nice presentation style, both the professors are excellent in their presentations and the material is well researched and delivered. A very valuable course.
已于 Oct 15, 2019审阅
An excellent introduction to the subject of Reinforcement Learning, accompanied by a very clear text book. The python assignments in Jupyter notebooks are both informative and helpful.
已于 Aug 23, 2020审阅
Don't think it would be unreasonable to have more demanding coding assignments where all functions are made from scratch (though the function names and some comments might be provided as an outline.
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。







