【課程】強化學習技術解析，催生 AlphaGo 的核心技術，六種演算法強化機器決策能力

【6/13 開課】DeepMind首席研究員曾說：「人工智慧 = 深度學習 + 強化學習」，強化學習的重要不言而喻，其核心訓練方式就是透過Trial & Error，進而打造通用性的框架，用以解決許多不同領域的問題。講師循序漸進的三步驟帶你深入瞭解強化學習：從基本觀念解說、強化學習核心演算法到深度強化學習的主流演算法，精湛解說讓你一天課程收穫滿滿。

6個理由，為什麼要來上課？

• 強化學習是催生 AlphaCraft、 AlphaGo 的技術。
• 強化學習核心概念具有共通性，可以衍伸到各種領域應用。
• 自主產生學習資訊，不需要借助大量經驗數據。
• 搭配深度學習使用，增強處理問題的能力實現自主學習。
• 講師 Jerry 是 Google 認證的機器學習開發專家(GDE)，品質保證。
• 認識講師，遇到困難有人回答；書本資料太多、網路上的資料太分散，現場有人教學得快。

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【課程內容】

1. 強化學習概論

• 馬可夫決策過程 (Markov decision process)
• 價值函數(Value Functions)
• 貝爾曼方程 (Bellman Equations)

2. 深入強化學習

• 動態規劃法(Dynamic Programming)
• 蒙地卡羅方法(Monte Carlo Methods)
• 時間差分學習法(Temporal-Difference Learning)

3. 深度強化學習主流演算法

• Deep Q-Learning
• DQN
• DDQN
• Dueling DQN
• DRQN
• Advantage Actor Critic(A2C)

【課程資訊】

時間：2020/6/13(六) 早上 09:30~下午 16:30 ，午休 1 小時

費用：

早鳥限時優惠 3,600 元。

原價 4,000 元。

地點：T客邦總部，台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

【注意事項】

• 請學員自備筆電，教室提供電源插座。
• 建議具備 Python 程式語言基礎為佳。
• 課程學員皆附當日午餐。

主辦單位：

【報名方式】

早鳥限時優惠價 3,600 元

Step2：直接在課程頁面報名並繳費。提供線上刷卡、ATM轉帳、超商代碼三種繳費方式。付款後約20分鐘即可自行查詢繳費結果。

強化學習（Reinforcement Learning)

強化學習的核心思想就是 Trail & Error，其中包含四大元素：

1. 策略（Policy）：環境的感知狀態到行動的映射方式。
2. 反饋（Reward）：環境對智能體行動的反饋。
3. 價值函數（Value Function）：評估狀態的價值函數，狀態的價值即從當前狀態開始，期望在未來獲得的獎賞。
4. 環境模型（Model）：模擬環境的行為。

強化學習與其他機器學習的不同：

1. 強化學習更加專註於在線規劃，需要在探索和採用之間找到平衡。
2. 強化學習不需要監督者，只需要獲取環境的反饋。
3. 反饋是延遲的，不是立即生成的。
4. 時間在強化學習中很重要，其數據為序列數據，並不滿足獨立同分布假設。

內容轉載自：https://www.itread01.com/content/1540645094.html

上課講師：吳柏翰(Jerry)

JerryWu現任Google機器學習開發專家(GDE)、亞太智能機器創辦人兼技術長，專注於機器智能(Machine Intelligence)的研發與整合，包含機器視覺(CV)與自然語言理解(NLU)。曾任國立台灣科技大學講師、外商數據科學顧問、裕隆集團/華創車電(股)資深數據科學顧問、DSP智庫驅動(股)共同創辦人兼技術長，歷經許多產、官、學、研機器智能專案。

TVBS採訪：【APMIC亞太智能機器】以機器智能和語意理解受訪TVBS世界翻轉中

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【注意事項】

• T客邦(以下稱主辦單位)保有修改活動內容之權力。
• 取消活動請打電話或寫 E-Mail 給客服人員或承辦人員，做為提出取消要求的表示。已繳費者若有事無法參加活動，活動舉辦當天0點0分以後提出取消要求者不退費，活動前一天 23:59:59 以前提出取消要求，酌收已付款項之10%做為行政處理費。
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