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。

University of Alberta
您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 监督学习, 抽样(统计), 强化学习, 模拟, 马尔可夫模型, 深度学习, 机器学习算法, Algorithm, 人工神经网络, 功能工程, 性能测试, 概率分布, 伪代码, 人工智能和机器学习(AI/ML), 线性代数, 性能调整
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Alberta
您将获得的技能: 机器学习, 强化学习, 机器学习算法, 马尔可夫模型, Algorithm, 概率分布, 人工智能和机器学习(AI/ML)
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 监督学习, 异常检测, 强化学习, 人工智能, 降维, Algorithm, 深度学习, 人工神经网络, 无监督学习, 数据伦理
初级 · 课程 · 1-4 周

多位教师
您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 模型评估, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 强化学习, 随机森林算法, 人工智能, NumPy, 迁移学习, Jupyter, 分类算法, 应用机器学习, 无监督学习, 数据预处理, 深度学习, 数据伦理, 张力流, 功能工程
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

MathWorks
您将获得的技能: Reinforcement Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Control Systems, Simulations
初级 · 课程 · 1-4 周

Columbia University
您将获得的技能: 统计方法, 机器学习, 强化学习, 模拟, 决策支持系统, 深度学习, 马尔可夫模型, Algorithm, 概率分布, 人工智能和机器学习(AI/ML)
中级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 模型评估, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 自动编码器, 计算机视觉, 生成对抗网络 (GAN), 强化学习, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 深度学习, 人工神经网络, 卷积神经网络, 无监督学习, 应用机器学习, 图像分析, 人工智能和机器学习(AI/ML)
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 机器学习, 大型语言模型, 模型评估, 计算机视觉, 监督学习, 人工智能, 自然语言处理, 拥抱的脸, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 深度学习, 人工神经网络, 迁移学习, 卷积神经网络, 应用机器学习, 张力流, 嵌入, 人工智能和机器学习(AI/ML), 图像分析
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: LLM Application, Large Language Modeling, Model Evaluation, Prompt Engineering, Reinforcement Learning
中级 · 项目 · 不超过 2 小时

IBM
您将获得的技能: 负责任的人工智能, 自然语言处理, 生成式人工智能, 商业道德, 社会影响
初级 · 课程 · 1-4 周

New York University
您将获得的技能: 机器学习, 统计方法, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 决策树学习, 模型评估, 监督学习, 强化学习, 降维, 回归分析, 金融交易, 应用机器学习, 马尔可夫模型, 无监督学习, 张力流, 市场流动性, 人工神经网络, 深度学习, 金融市场, 衍生产品
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

多位教师
您将获得的技能: Financial Market, Financial Trading, Regression Analysis, Google Cloud Platform, Model Evaluation, Financial Forecasting, Reinforcement Learning, Market Data, Recurrent Neural Networks (RNNs), Securities Trading, Time Series Analysis and Forecasting, Tensorflow, Market Trend, Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Portfolio Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
中级 · 专项课程 · 1-3 个月
Reinforcement Learning 是机器学习的一个子集,其中一个代理通过在环境中采取行动来学习决策,从而使累积奖励最大化。这种方法至关重要,因为它模仿了人类和动物从经验中学习的方式,因此适用于机器人、游戏和金融等多个领域。通过了解 Reinforcement Learning,您可以开发出能够随着时间推移不断适应和改进的系统,从而带来更高效的解决方案和创新。
强化学习领域的职业多种多样,发展迅速。您可以从事机器学习工程师、数据科学家、AI 研究员或专门从事 AI 应用的软件开发人员等职位。金融、医疗保健和技术等行业正在越来越多地寻求能够实施强化学习技术的专业人才,以增强决策过程和优化 Operator 的运营。
要想在Reinforcement Learning 方面取得优异成绩,就应该在编程(尤其是 Python)、统计和线性代数方面打下坚实的基础。熟悉机器学习概念和算法也是必不可少的。此外,了解神经网络和Deep Learning可以大大提高您有效应用强化学习技术的能力。
是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习 Reinforcement Learning:
如果您想继续学习、获得 Reinforcement Learning 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要学习强化学习,首先要学习机器学习和编程方面的基础课程。参与实际项目,学以致用。利用在线资源、参与论坛并与同行合作,加深对知识的理解。坚持不懈的练习和实验将有助于巩固你的技能。
如果要对员工进行强化学习方面的培训和技能提升,可以考虑开设 "金融中的机器学习和强化学习"专项课程以及 "Deep Learning and Reinforcement Learning"等课程。这些课程旨在让专业人员掌握在实际场景中实施强化学习的必要技能。