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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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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 机器学习算法, 数据清理, 机器学习, 预测建模, 数据访问, 回归分析, 降维, 探索性数据分析, 统计假设检验, 统计推理, 数据科学, 应用机器学习, 数据质量, Scikit-learn (机器学习库), 数据分析, 监督学习, 统计建模, 功能工程, 无监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    Edge Impulse

    嵌入式机器学习简介

    您将获得的技能: 数据伦理, 深度学习, 数据处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机编程, 机器学习, 功能工程, 数据分析, 应用机器学习, 嵌入式系统, 人工神经网络

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

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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 人工智能, 分类与回归树 (CART), 机器学习, 强化学习, 预测建模, 深度学习, 数据科学, 性能指标, 监督学习, 无监督学习

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

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    U

    University of Michigan

    面向所有人的 Python

    您将获得的技能: 数据清理, 网页抓取, 数据处理, JSON, 交互式数据可视化, Network Protocol(网络协议, 关系数据库, 计算机编程, 还原式 API, 数据结构, Python 程序设计, 数据库, 编程原则, 数据可视化软件, 网络服务, SQL, 数据分析, 数据库设计, 数据可视化, 可扩展标记语言(XML)

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    职业发展英语

    您将获得的技能: 沟通, 招聘, 工作分析, 词汇, 语言交流技能, 商务写作, 英语, 专业网络, 社交技能, 面试技巧, 业务沟通, 写作

    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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    O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Deep Learning, Unstructured Data, NumPy, Matplotlib, Natural Language Processing, Text Mining, Pandas (Python Package), Regression Analysis, Performance Tuning

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Applied Machine Learning, Image Analysis, AI Personalization, Hybrid Cloud Computing, Systems Architecture, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Pandas (Python Package)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 人工智能, 机器学习, 回归分析, 预测建模, NumPy, 应用机器学习, Python 程序设计, 数据转换, Scikit-learn (机器学习库), 统计建模, Jupyter, 监督学习, 功能工程

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: 数据操作, 机器学习算法, NumPy, 应用数学, Python 程序设计, Algorithm, 数据科学, 线性代数

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    电子学习生态:数字时代的创新教学方法

    您将获得的技能: 数字化转型, 创新, 教育软件和技术, 差异化教学, 新兴技术, 学习管理系统, 协作软件, 数字通信, 多媒体

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

  • G

    Google Cloud

    学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界

    您将获得的技能: 开发环境, Google 云端平台, 云计算, 脚本, 机器学习, 深度学习, 张力流, 人工神经网络

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    U

    University of Pennsylvania

    AI and Machine Learning Essentials with Python

    您将获得的技能: Statistical Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Deep Learning, Probability Distribution, Python Programming, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning Methods, Machine Learning, Regression Analysis, Data Processing, Agentic systems, Data Science, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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deep reinforcement learning
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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…789…509

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

  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 嵌入式机器学习简介: Edge Impulse
  • 机器学习入门: IBM
  • 面向所有人的 Python: University of Michigan
  • 职业发展英语: University of Pennsylvania
  • Machine Learning: O.P. Jindal Global University
  • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 电子学习生态:数字时代的创新教学方法: University of Illinois Urbana-Champaign

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)
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强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
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