全球名校AI课程库（17）

全球名校AI课程库（17）

🏆 课程学习中心 | 🚧 强化学习课程合辑 | 🌍 课程主页 | 📺 中英字幕视频 | 🚀 项目代码解析

课程介绍

要实现人工智能的梦想和影响，需要学会做出正确决策的自主系统。强化学习是这样做的一个强大范例，它与大量任务相关，包括机器人技术、游戏、消费者建模和医疗保健。

CS234是顶级院校斯坦福出品的强化学习方向专业课程，为强化学习领域提供坚实的介绍。学生将学习核心挑战和方法，包括概括和探索。

通过讲座、书面和编码作业的结合，学生将精通RL的关键思想和技术。作业将包括强化学习的基础知识以及深度强化学习——这是一个将深度学习技术与强化学习相结合的非常有前途的新领域。

课程讲师 **Emma Brunskill，**斯坦福计算机科学系副教授,卡内基梅隆大学的助理教授。专注于创建人工智能系统——从少量样本中学习，在医疗保健和教育领域稳健地做出良好决策。

根据视频内容整理的这份『CS234 课程结构图解』，展示了内容要点及其逻辑关系，超级直观！相信对构建 Whole Picture 特别有帮助~

课程主题

CS234 对于强化学习初步到构建全局认知有很大帮助。

• Introduction to Reinforcement Learning（强化学习介绍）
• Tabular MDP planning（表格型马尔科夫决策）
• Tabular RL policy evaluation（表格型强化学习策略评估）
• Q-learning（Q学习）
• RL with function approximation（基于函数估计的强化学习）
• Policy search（策略搜索）
• Fast Learning（快速学习）
• Batch Reinforcement Learning（批强化学习）
• Monte Carlo Tree Search（蒙特卡洛树搜索）

课程资料 | 下载

扫描上方图片二维码，关注公众号并回复关键字 🎯『CS234』，就可以获取整理完整的资料合辑啦！当然也可以点击 🎯 这里 查看更多课程的资料获取方式！

ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

• 📚 课件（PDF）。Lecture 1~16（官方未发布第14章的视频和课件）。
• 📚 笔记（PDF）。Note 1~14（部分笔记对应2章内容）。
• 📚 作业及参考解答（PDF）。Assignment 1~3 作业、代码和答案。

课程视频 | B站

【双语字幕+资料下载】斯坦福CS234 | 强化学习(2019·全16讲)

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ShowMeAI 将视频上传至B站，并增加了中英双语字幕，以提供更加友好的学习体验。点击页面视频，可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦！

全球名校AI课程合辑

• 🚧 CS数学基础课程合辑：/tutorials/38
• 🚧 计算机基础课程合辑：/tutorials/29
• 🚧 机器学习课程合辑：/tutorials/28
• 🚧 深度学习课程合辑：/tutorials/77
• 🚧 自然语言处理课程合辑：/tutorials/55
• 🚧 计算机视觉课程合辑：/tutorials/73
• 🚧 强化学习课程合辑：/tutorials/87
• 🚧 AI生物医疗课程合辑：/tutorials/74
• 🚧 其他名校AI课程合辑：/tutorials/76

作者：ShowMeAI内容团队
阅读原文：/article-detail/347

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CS234是顶级院校斯坦福出品的强化学习方向专业课程，为强化学习领域提供坚实的介绍。学生将学习核心挑战和方法，包括概括和探索。

通过讲座、书面和编码作业的结合，学生将精通RL的关键思想和技术。作业将包括强化学习的基础知识以及深度强化学习——这是一个将深度学习技术与强化学习相结合的非常有前途的新领域。

课程讲师 **Emma Brunskill，**斯坦福计算机科学系副教授,卡内基梅隆大学的助理教授。专注于创建人工智能系统——从少量样本中学习，在医疗保健和教育领域稳健地做出良好决策。

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CS234 对于强化学习初步到构建全局认知有很大帮助。

• Introduction to Reinforcement Learning（强化学习介绍）
• Tabular MDP planning（表格型马尔科夫决策）
• Tabular RL policy evaluation（表格型强化学习策略评估）
• Q-learning（Q学习）
• RL with function approximation（基于函数估计的强化学习）
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作者：ShowMeAI内容团队
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