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【資策會】人工智慧深度強化學習

開課日期: 2019 年 6 月 27 日
上課時間: 09 時 30 分 ~ 16 時 30 分
上課天數: 2
上課時數: 12
主辦單位: 資策會數位教育研究所
協辦單位:
 課 程 目 的 及 簡 介  報名請按-->
本課程的目標在奠定學員學習當代人工智慧關鍵技術的理論基礎。透過學習許多目前具有代表性的深度學習神經網路架構,可累積學員對於各種重要神經網路元件的理解,進而組成許多人工智慧核心系統的設計,達成具有自我學習及解析功能的智慧型產品設計。

 課 程 大 綱 及 說 明   轉寄  列印
◆深度強化學習(Deep Reinforcement Learning)簡介
˙人工智慧環境(Environment)與智慧代理人(Agent)
˙策略與規劃(Policy and Planning)
˙價值函數(Value Function)
˙運作模型(Model)
˙酬勞與懲罰(Reward)
˙最優價值函數(Optimal Value Function)
˙馬可夫決策問題(MDP)

◆圖表化及逼近式 (Tabular and Approximation)解決方案
˙有限馬可夫決策處理(FMDP)
˙動態規劃(Dynamic Programming)
˙蒙地卡羅方法(Monte Carlo Method)
˙時間差分學習(Time-Difference Learning)
˙Q學習(Q-Learning)
˙策略梯度法(Policy Gradient Method)

◆類神經深度強化學習
˙深度Q學習網路(Deep Q-Learning Network)
˙TensorFlow DQN
˙OpenAI Gym
˙Actor Critic
˙Deep Deterministic Policy Gradients(DDPG)
˙Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
˙Distributed Proximal Policy Optimization (DPPO)

◆人工智慧深度強化學習個案研究
˙AlphaGo設計理念與方法
˙問答系統強化學習
˙汽車避撞系統模擬
˙自駕車強化學習
˙Q-learning Gridworld Player
˙Atari Ping Pong Player



 講 師 介 紹
資策會專業師資

 上課地點資料
開課地址: 106台北市大安區信義路三段153號10樓
交通資訊: 地址:台北市信義路三段153號10樓(捷運文湖線大安站斜對面)
公車:
信義路:0東左、20、22、38、294、204、226、信義幹線(信義路復興南路口站)
復興南路:74、685、226(捷運大安站);74、278、278(大安高工站)
捷運:捷運文湖線大安站(只有1個出口)


 付款資料
費  用:   NT$ 12000
付 款 方 式: 支票抬頭:財團法人資訊工業策進會
連 絡 人: 台灣教育網
電話:02-2949-5910 傳真:02-2949-5037

 備 註  報名請按-->
科技化服務(IT-enabled Services,簡稱ITeS)訓練中心成立於民國95年7月,係由原先的產業電子化訓練中心轉型而來,「科技化服務」一詞泛指「善用資通訊尖端科技,提供客戶創新應用或服務,以滿足客戶需求,創造更大效益」之模式。顧名思義,本中心專責辦理與產業界相關之資訊應用、服務、與管理等訓練業務,例如:企業電子化、專案管理、IT架構管理、科技管理、營運管理、資訊服務管理、科技化服務應用等訓練課程均屬範疇,故與本所其他中心以資訊技術為主之訓練方向並不相同;此外,本中心亦扮演智庫角色,協助政府推動相關大型人才培訓計畫,結合其他優良訓練機構,共同為國家培育高科技人才。

【資策會】人工智慧深度強化學習


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