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UCL - Comp0089 加固学习 考试&作业&论文辅导

UCL - Comp0089 加固学习 考试&作业&论文辅导

课程简介:


《UCL- Comp0089 加固学习 考试&作业&论文辅导》是一门关于强化学习基础的课程,旨在帮助学生成功实施、应用和测试相关学习算法。该课程将探讨强化学习的理论基础、形式主义和算法,并介绍如何将增强学习算法应用于具有复杂动态的环境中,特别是使用现代深度学习方法(深度强化学习)。


课程目标:


- 理解强化学习范式的基础知识。

- 掌握强化学习中的理论基础、形式主义和算法。

- 学会将增强学习算法应用于具有复杂动态的环境。

- 掌握将强化学习与功能近似相结合的方法,特别是使用现代深度学习方法。


课程学习成果:


成功完成该模块后,学生将能够:

- 理解强化学习的基本概念。

- 应用强化学习算法于动态环境中。

- 将强化学习与功能近似相结合,特别是使用现代深度学习方法。

- 分析和评估强化学习算法在不同环境中的有效性。


课程学习内容:


该课程涵盖以下主题:

- 马尔可夫决策过程。

- 动态规划方法。

- 无模型的预测和控制。

- 值函数近似。

- 政策梯度方法。

- 探索与剥削权衡取舍。


课程所需条件:


为了有资格选择该模块作为可选或选修课,学生必须:

- 在计划和年度学习年份中注册该模块。

- 具备深厚的概率、微积分和线性代数知识。

- 具备Python编程技能。

- 至少完成了一个介绍性的机器学习模块,如监督学习(Comp0078)或机器学习介绍(Comp0088)。


此外,建议学生还参加贝叶斯深度学习(Comp0171)或应用深度学习(Comp0197)等相关课程,以增强对深度学习方法的理解和应用能力。


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