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强化学习课程

Reinforcement Learning 课程可以帮助您学习马尔可夫决策过程、奖励系统和策略优化等关键概念。您可以掌握算法设计、模拟环境和评估代理性能方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 OpenAI Gym 等工具,这些工具支持在实际场景中实施和测试强化学习算法。


热门强化学习课程和认证


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    G

    Google Cloud

    Intro to Generative AI: A Beginner's Primer on Core Concepts

    您将获得的技能: Responsible AI, LLM Application, Prompt Patterns, Generative Model Architectures, Regulatory Compliance, AI Product Strategy, Organizational Structure, Stakeholder Management, Deep Learning, Natural Language Processing

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    Y

    Yonsei University

    韩国第一步

    您将获得的技能: 语法, 语言能力, 文化, 扫盲, 词汇, 写作

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学的概率与统计

    您将获得的技能: 概率与统计, 概率分布, 描述性统计, A/B 测试, 抽样(统计), 统计可视化, 探索性数据分析, 贝叶斯统计, 统计分析, 统计假设检验, 数据科学, 概率, 统计推理, 统计机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 数据操作, 机器学习, 数学建模, 降维, NumPy, 应用数学, 数据转换, 数据科学, Python 程序设计, 线性代数, Machine Learning 方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    G

    Google

    Google Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Literacy, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Data Validation, Ggplot2, Tableau Software, Sampling (Statistics), Presentations, Spreadsheet Software, Data Analysis, LinkedIn, Dashboard, Data Structures, Python Programming, Interviewing Skills, Professional Development

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    P

    Peking University

    汉语入门

    您将获得的技能: 沟通, 语言能力, 口语理解, 语言学习, 语法, 词汇

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    H

    HRCI

    学习与发展

    您将获得的技能: 编写培训材料, 推动参与, 合规培训, 专业发展, 培训培训师, 成人教育, 员工培训, 在职培训, 培训计划, 计划评估, 学习风格, 需求评估, 教学设计, 员工参与, 培训与发展

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 回归分析, 随机森林算法, 降维, Python 程序设计, 决策树学习, 功能工程, 应用机器学习, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    机器学习的探索性数据分析

    您将获得的技能: 概率与统计, 数据清理, 人工智能, 数据操作, 数据访问, 机器学习, Pandas(Python 软件包), 数据质量, 探索性数据分析, 统计分析, 统计假设检验, 功能工程, 数据科学, 统计推理, Jupyter, 数据分析, 数据转换

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学多元微积分

    您将获得的技能: 回归分析, 机器学习算法, 衍生产品, 统计分析, Python 程序设计, 微积分, 线性代数, 高等数学, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    微软 Azure 机器学习

    您将获得的技能: 微软 Azure, 无代码开发, 自动化, 机器学习算法, 预测建模, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 回归分析, 机器学习, 应用机器学习, 无监督学习, 监督学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    零基础程序设计(Python 入门)

    您将获得的技能: 软件安装, 开发环境, 计算机编程, Python 程序设计, 计算思维, 编程原则

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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fundamentals of reinforcement learning
reinforcement learning in finance
deep learning and reinforcement learning
unsupervised learning, recommenders, reinforcement learning
reinforcement learning from human feedback
1…678…509

总之,以下是 10 最受欢迎的 reinforcement learning 课程

  • Intro to Generative AI: A Beginner's Primer on Core Concepts: Google Cloud
  • 韩国第一步: Yonsei University
  • 机器学习和数据科学的概率与统计: DeepLearning.AI
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • Google Data Analytics: Google
  • 汉语入门: Peking University
  • 学习与发展: HRCI
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 机器学习的探索性数据分析: IBM
  • 机器学习数学多元微积分: Imperial College London

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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