University of Alberta
A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)

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University of Alberta

A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)

Martha White
Adam White

Dozenten: Martha White

22.032 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(629 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 15 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 15 Stunden
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94%
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Function Approximation
  • Kategorie: Artificial Intelligence (AI)
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Intelligent Systems

Wichtige Details

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Bewertungen

2 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Reinforcement Learning
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Welcome to the final capstone course of the Reinforcement Learning Specialization!!

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Diskussionsthema

This week you will read a description of a problem, and translate it into an MDP. You will complete skeleton code for this environment, to obtain a complete MDP for use in this capstone project.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Programmieraufgabe

This week you will select from three algorithms, to learn a policy for the environment. You will reflect on and discuss the appropriateness of each algorithm for this environment.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe

This week you will identify key parameters that affect the performance of your agent. The goal is to understand the space of options, to later enable you to choose which parameter you will investigate in-depth for your agent.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe

This week, you will implement your agent using Expected Sarsa or Q-learning with RMSProp and Neural Networks. To use NNs, you will have to use a more careful stepsize selection strategy, which is why you will use RMSProp. You will also verify the correctness of your agent.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Programmieraufgabe

This week you will identify a parameter to study, for your agent. Once you select the parameter to study, we will provide you with a range of values and specific values for other parameters. You will write a script to run your agent and environment on the set of parameters, to determine performance across these parameters. You will gain insight into the impact of parameters on agent performance. You will also get to visualize the agents that you learn. Your parameter study will consist of an array of values that we will check for correctness.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Programmieraufgabe

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.8 (111 Bewertungen)
Martha White
University of Alberta
4 Kurse98.394 Lernende
Adam White
University of Alberta
4 Kurse98.394 Lernende

von

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.7

629 Bewertungen

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    77,90 %

  • 4 stars

    15,89 %

  • 3 stars

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  • 2 stars

    0,63 %

  • 1 star

    0,47 %

JK
5

Geprüft am 16. Juni 2021

MI
5

Geprüft am 26. März 2020

YW
4

Geprüft am 3. Dez. 2019

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Häufig gestellte Fragen