Über diesen Kurs

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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“

Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Formalize problems as Markov Decision Processes

  • Understand basic exploration methods and the exploration / exploitation tradeoff

  • Understand value functions, as a general-purpose tool for optimal decision-making

  • Know how to implement dynamic programming as an efficient solution approach to an industrial control problem

Kompetenzen, die Sie erwerben

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningReinforcement LearningFunction ApproximationIntelligent Systems
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Stufe „Mittel“

Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

University of Alberta

Placeholder

Alberta Machine Intelligence Institute

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up93%(9,740 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Welcome to the Course!

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 20 min), 2 Lektüren
4 Videos
Course Introduction5m
Meet your instructors!8m
Your Specialization Roadmap3m
2 Lektüren
Reinforcement Learning Textbook10m
Read Me: Pre-requisites and Learning Objectives10m
4 Stunden zum Abschließen

An Introduction to Sequential Decision-Making

4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 46 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
8 Videos
Learning Action Values4m
Estimating Action Values Incrementally5m
What is the trade-off?7m
Optimistic Initial Values6m
Upper-Confidence Bound (UCB) Action Selection5m
Jonathan Langford: Contextual Bandits for Real World Reinforcement Learning8m
Week 1 Summary3m
3 Lektüren
Module 1 Learning Objectives10m
Weekly Reading30m
Chapter Summary30m
1 praktische Übung
Sequential Decision-Making45m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Markov Decision Processes

3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 36 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Examples of MDPs4m
The Goal of Reinforcement Learning3m
Michael Littman: The Reward Hypothesis12m
Continuing Tasks5m
Examples of Episodic and Continuing Tasks3m
Week 2 Summary1m
2 Lektüren
Module 2 Learning Objectives10m
Weekly Reading30m
1 praktische Übung
MDPs45m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Value Functions & Bellman Equations

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 56 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
9 Videos
Value Functions6m
Rich Sutton and Andy Barto: A brief History of RL7m
Bellman Equation Derivation6m
Why Bellman Equations?5m
Optimal Policies7m
Optimal Value Functions5m
Using Optimal Value Functions to Get Optimal Policies8m
Week 3 Summary4m
3 Lektüren
Module 3 Learning Objectives10m
Weekly Reading30m
Chapter Summary13m
2 praktische Übungen
[Practice] Value Functions and Bellman Equations45m
Value Functions and Bellman Equations45m
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Dynamic Programming

4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 72 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
Iterative Policy Evaluation8m
Policy Improvement4m
Policy Iteration8m
Flexibility of the Policy Iteration Framework4m
Efficiency of Dynamic Programming5m
Warren Powell: Approximate Dynamic Programming for Fleet Management (Short)7m
Warren Powell: Approximate Dynamic Programming for Fleet Management (Long)21m
Week 4 Summary2m
Congratulations!3m
3 Lektüren
Module 4 Learning Objectives10m
Weekly Reading30m
Chapter Summary30m
1 praktische Übung
Dynamic Programming45m

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