《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）。
- 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。
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。
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。
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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