【课程】强化学习技术解析，催生 AlphaGo 的核心技术，六种演算法强化机器决策能力
【6/13 开课】DeepMind首席研究员曾说：「人工智慧 = 深度学习 + 强化学习」，强化学习的重要不言而喻，其核心训练方式就是透过Trial & Error，进而打造通用性的框架，用以解决许多不同领域的问题。讲师循序渐进的三步骤带你深入了解强化学习：从基本观念解说、强化学习核心演算法到深度强化学习的主流演算法，精湛解说让你一天课程收获满满。
6个理由，为什么要来上课？
- 强化学习是催生 AlphaCraft、 AlphaGo 的技术。
- 强化学习核心概念具有共通性，可以衍伸到各种领域应用。
- 自主产生学习资讯，不需要借助大量经验数据。
- 搭配深度学习使用，增强处理问题的能力实现自主学习。
- 讲师 Jerry 是 Google 认证的机器学习开发专家(GDE)，品质保证。
- 认识讲师，遇到困难有人回答；书本资料太多、网路上的资料太分散，现场有人教学得快。
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【课程内容】
1. 强化学习概论
- 马可夫决策过程 (Markov decision process)
- 价值函数(Value Functions)
- 贝尔曼方程 (Bellman Equations)
2. 深入强化学习
- 动态规划法(Dynamic Programming)
- 蒙地卡罗方法(Monte Carlo Methods)
- 时间差分学习法(Temporal-Difference Learning)
3. 深度强化学习主流演算法
- Deep Q-Learning
- DQN
- DDQN
- Dueling DQN
- DRQN
- Advantage Actor Critic(A2C)
【课程资讯】
时间：2020/6/13(六) 早上 09:30~下午 16:30 ，午休 1 小时
费用：
早鸟限时优惠 3,600 元。
原价 4,000 元。
地点：T客邦总部，台北市中山区民生东路二段141号6F (Google 地图)
【注意事项】
- 请学员自备笔电，教室提供电源插座。
- 建议具备 Python 程式语言基础为佳。
- 课程学员皆附当日午餐。
主办单位：
【报名方式】
早鸟限时优惠价 3,600 元
Step2：直接在课程页面报名并缴费。提供线上刷卡、ATM转帐、超商代码三种缴费方式。付款后约20分钟即可自行查询缴费结果。
强化学习（Reinforcement Learning)
强化学习的核心思想就是 Trail & Error，其中包含四大元素：
- 策略（Policy）：环境的感知状态到行动的映射方式。
- 反馈（Reward）：环境对智能体行动的反馈。
- 价值函数（Value Function）：评估状态的价值函数，状态的价值即从当前状态开始，期望在未来获得的奖赏。
- 环境模型（Model）：模拟环境的行为。
强化学习与其他机器学习的不同：
- 强化学习更加专注于在线规划，需要在探索和采用之间找到平衡。
- 强化学习不需要监督者，只需要获取环境的反馈。
- 反馈是延迟的，不是立即生成的。
- 时间在强化学习中很重要，其数据为序列数据，并不满足独立同分布假设。
内容转载自：https://www.itread01.com/content/1540645094.html
上课讲师：吴柏翰(Jerry)
JerryWu现任Google机器学习开发专家(GDE)、亚太智能机器创办人兼技术长，专注于机器智能(Machine Intelligence)的研发与整合，包含机器视觉(CV)与自然语言理解(NLU)。曾任国立台湾科技大学讲师、外商数据科学顾问、裕隆集团/华创车电(股)资深数据科学顾问、DSP智库驱动(股)共同创办人兼技术长，历经许多产、官、学、研机器智能专案。
TVBS采访：【APMIC亚太智能机器】以机器智能和语意理解受访TVBS世界翻转中
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【注意事项】
- T客邦(以下称主办单位)保有修改活动内容之权力。
- 取消活动请打电话或写 E-Mail 给客服人员或承办人员，做为提出取消要求的表示。已缴费者若有事无法参加活动，活动举办当天0点0分以后提出取消要求者不退费，活动前一天 23:59:59 以前提出取消要求，酌收已付款项之10%做为行政处理费。
- 本活动以完成付款认定取得报名资格。参加者在课程页面报名并缴费，若超过48小时付款期限，会将名额让给其他候补参加者。
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