深度强化学习

helloworld_54277843
• 阅读 351

2022年数字信息化培训项目系列

各企、事业单位: 随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中,研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点,如没有决策能力,不可推理等。而深度强化学习,作为一种崭新的机器学习方法,同时具有感知能力和决策能力,它是深度学习与强化学习的结合,二者的结合涵盖众多算法、规则、框架,并广泛应用于机器人、***、无人车、无人艇、兵棋推演、自动驾驶、能源分配、编队控制、航迹规划、路由规划等众多领域,具有极高的研究与应用价值。 为积极响应科研及工作人员需求,根据国务院《国家中长期人才发展规划纲要(2010-2020年)》和人社部《专业技术人才知识更新工程实施方案(2010-2020年)》文件精神,中国管理科学研究院现代教育研究所(http://www.zgyxdjy.com)联合北京龙腾亚太教育咨询有限公司特举办“深度强化学习核心技术开发与应用研修班”。 深度强化学习

深度强化学习

关注“人工智能技术与咨询”,了解更多资讯!

点赞
收藏
评论区
推荐文章
深度学习技术开发与应用
关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典
Wesley13 Wesley13
2年前
AI小白必读:深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清
摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习(DeepLearning)、强化学习(ReinforcementLearning)、迁移学习(TransferLearning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别。一.深度学习:
迁移学习(Transfer Learning)
1.深入了解神经网络的组成、训练和实现,掌握深度空间特征分布等关键概念;2.掌握迁移学习的思想与基本形式,了解传统迁移学习的基本方法,对比各种方法的优缺点;3.握深度迁移学习的思想与组成模块,学习深度迁移学习的各种方法;4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法,了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用;5.掌握深度迁移学习在
四儿 四儿
9个月前
人脸识别技术的精度提高及其应用
人脸识别技术是一种重要的生物识别技术,广泛应用于安全防护、金融支付、门禁系统等领域。为了提高人脸识别技术的精度,研究人员采用了多种方法,如深度学习、特征提取、图像处理等。其中,深度学习的方法在人脸识别领域取得了很好的效果。通过训练大量的图像数据,深度学习模
四儿 四儿
6个月前
深度学习在语音识别中的应用及挑战
一、引言随着深度学习技术的快速发展,其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率,并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临的挑战。二、深度学习在语音识别中的应用1.基于深度神经网络的语音
金旋 金旋
2个月前
AI大模型应用开发实战营
//下仔のke:https://yeziit.cn/14726/AI模型是人工智能领域中使用的模型,旨在模拟人类的智能行为和思维过程。AI模型通常包括机器学习模型和深度学习模型两大类。机器学习模型使用各种算法来让计算机从数据中学习并做出预测或决策。深度学习
胡赤儿 胡赤儿
4星期前
探索人工智能与强化学习:从基础原理到应用前景
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当今科技领域的热点话题,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为其重要分支,在推动着智能系统向前迈进。本文将深入探讨AI与强化学习的基本原理、关键技术以及未来的应用前
胡赤儿 胡赤儿
3星期前
从原理到应用探索深度学习的技术
随着大数据和计算能力的飞速发展,深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,已经引起了广泛的关注和研究。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够学习并理解数据的内在规律和特征,从而实现更高级别的智能化。本文将深入探讨深度学习的基本原理、关键技术及其
乐和 乐和
3星期前
咕P-人工智能深度学习系统班第6期|完结无密
咕P人工智能深度学习系统班第6期|完结无密download》chaoxingit.com/3201/人工智能深度学习系统:未来科技的引擎随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经成为引领未来的关键技术之一。深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,以其强大的数
卷积神经网络模型发展及应用
卷积神经网络模型发展及应用转载地址:http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势,作为一个十余年来快速发展的崭新领域,越来越受到研究者的关注。卷积神经网络(CNN)模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构,其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学