深度学习与强化学习是当前人工智能领域的热门话题。本课程将为您深入讲解这两个领域的核心概念、技术和应用。
课程大纲
深度学习基础
- 深度学习概述
- 神经网络结构
- 损失函数与优化算法
强化学习基础
- 强化学习概述
- 策略梯度与值函数
- Q学习与深度Q网络
深度学习与强化学习结合
- 深度强化学习概述
- 深度Q网络（DQN）
- 实践案例：AlphaGo
课程实践
- 使用TensorFlow或PyTorch实现深度学习与强化学习模型
- 应用案例：智能机器人、自动驾驶
课程特色
- 理论与实践相结合：课程不仅讲解理论知识，还提供丰富的实践案例，让您能够将所学知识应用于实际项目中。
- 互动式教学：课程采用互动式教学方式，让您在学习过程中能够随时提出问题，与讲师和其他学员进行交流。
- 最新技术：课程内容紧跟人工智能领域最新技术发展，让您掌握前沿知识。
相关链接
更多关于深度学习与强化学习的内容，您可以访问深度学习教程。