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两日公开课:伯克利深度强化学习训练营 | 视频+PPT

简介:
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

又有新公开课放出~

加州大学伯克利分校的Pieter Abbeel教授,最近联合他的两位博士生Yan (Rocky) Duan、Xi (Peter) Chen,以及现任特斯拉人工智能和Autopilot视觉总监Andrej Karpathy,共同发起了一个两日的深度强化学习训练营。

除此以外,还有来自DeepMind和OpenAI的客座讲师。

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强化学习被认为是下一代人工智能系统的驱动力,在模式识别之外带来了更多的进步。例如强化学习让AI学会了玩Atari游戏,帮助AlphaGo在围棋世界称霸。所有这些都依赖于深度神经网络和强化学习之间的协同。

在这个为期两天的训练营里,将通过讲座和动手实验相结合的课程,教授深度强化学习的基础。

这个训练营的主题包括

  • 强化学习基础
  • 策略梯度
  • Actor-Critic算法
  • Q-learning
  • 进化策略
  • 强化学习故障排除和调试策略
  • 当前的研究

组织者希望学过这些课程之后,能帮助你了解相关的基础知识,能从头开始应用最先进的方法,能在rllab上构建高级应用程序,能够将深度强化学习应用在更多的新领域。

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课程表

  • Core Lecture 1 Intro to MDPs and Exact Solution Methods — Pieter Abbeel
  • Core Lecture 2 Sample-based Approximations and Fitted Learning — Rocky Duan
  • Core Lecture 3 DQN + Variants — Vlad Mnih
  • Core Lecture 4a Policy Gradients and Actor Critic — Pieter Abbeel
  • Core Lecture 4b Pong from Pixels — Andrej Karpathy
  • Core Lecture 5 Natural Policy Gradients, TRPO, and PPO — John Schulman
  • Core Lecture 6 Nuts and Bolts of Deep RL Experimentation  — John Schulman
  • Core Lecture 7 SVG, DDPG, and Stochastic Computation Graphs — John Schulman
  • Core Lecture 8 Derivative-free Methods — Peter Chen
  • Core Lecture 9 Model-based RL — Chelsea Finn
  • Core Lecture 10a Utilities — Pieter Abbeel
  • Core Lecture 10b Inverse RL — Chelsea Finn
  • Frontiers Lecture I: Recent Advances, Frontiers and Future of Deep RL — Vlad Mnih
  • Frontiers Lecture II: Recent Advances, Frontiers and Future of Deep RL — Sergey Levine
  • TAs Research Overviews

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以上所有的课程视频和PPT,现在已经全部放出。有兴趣的同学,请前往以下网址学习:

https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures

温馨提示:应该需要更科学的上网方式才能访问。

另外,这次的公开课得到了好几家赞助商的支持。其中,钻石赞助商是亚马逊,另外京东是白银赞助商。

本文作者:千平
原文发布时间:2017-10-11 

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