深度强化学习
微课主题:《深度强化学习》
微课时间:3月17日(周五)晚20:00-21:00
微课流程:30-40min 讲师在微信群内图文+语音授课
                 20min    讲师在微信群中文字+语音与群友互动讨论
微课内容:
深度学习已经在判别(分类、回归)模型,生成模型(GAN,VAE)等领域发挥了巨大的作用,而在强化学习领域,Deep Learning已展露头角。Google DeepMind公司大量应用了Deep Policy Network和Deep Value Network在强化学习中,并在自动玩视频游戏(Atari 2600),围棋(Alpha Go)等项目取得了巨大的成功。这个领域中新的架构和训练方法也在不断发展中。
本次分享,将简明地介绍深度强化学习的基础概念和原理。

微课大纲:
1.强化学习简介,什么是强化学习,强化学习可以完成什么任务
2.策略网络和估值网络,深度学习如何与强化学习结合
3.训练估值网络(Deep-Q Network)的技巧

微课讲师:
黄文坚,《TensorFlow实战》作者,该书获得Google TensorFlow工程研发总监Rajat、360首席科学家颜水成教授、北大长江学者崔斌教授的推荐,曾获京东、亚马逊、当当计算机类图书销量第一,并获台湾基峰出版社引进版权。PPmoney大数据算法总监,负责集团的风控、理财、互联网证券等业务的数据挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略数据技术合伙人,领导了对诸多大型银行、保险公司、基金的数据挖掘项目,包括建立金融风控模型、新闻舆情分析、保险复购预测等。曾就职于阿里巴巴搜索引擎算法团队,负责天猫个性化搜索系统。曾参加阿里巴巴大数据推荐算法大赛,于7000多只队伍中获得前10名。本科、研究生就读于香港科技大学,在顶级会议和期刊SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing发表论文,研究成果获美国计算机协会移动计算大会(MobiCom)最佳移动应用技术冠军,并获得两项美国专利和一项中国专利。


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