University of Alberta
Fundamentals of Reinforcement Learning

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University of Alberta

Fundamentals of Reinforcement Learning

Martha White
Adam White

Instructeurs : Martha White

93 098 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(2,780 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 15 heures
Apprenez à votre propre rythme
92%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Formalize problems as Markov Decision Processes

  • Understand basic exploration methods and the exploration / exploitation tradeoff

  • Understand value functions, as a general-purpose tool for optimal decision-making

  • Know how to implement dynamic programming as an efficient solution approach to an industrial control problem

Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Reinforcement Learning
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  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 5 modules dans ce cours

Welcome to: Fundamentals of Reinforcement Learning, the first course in a four-part specialization on Reinforcement Learning brought to you by the University of Alberta, Onlea, and Coursera. In this pre-course module, you'll be introduced to your instructors, get a flavour of what the course has in store for you, and be given an in-depth roadmap to help make your journey through this specialization as smooth as possible.

Inclus

4 vidéos2 lectures1 sujet de discussion

For the first week of this course, you will learn how to understand the exploration-exploitation trade-off in sequential decision-making, implement incremental algorithms for estimating action-values, and compare the strengths and weaknesses to different algorithms for exploration. For this week’s graded assessment, you will implement and test an epsilon-greedy agent.

Inclus

8 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion2 plugins

When you’re presented with a problem in industry, the first and most important step is to translate that problem into a Markov Decision Process (MDP). The quality of your solution depends heavily on how well you do this translation. This week, you will learn the definition of MDPs, you will understand goal-directed behavior and how this can be obtained from maximizing scalar rewards, and you will also understand the difference between episodic and continuing tasks. For this week’s graded assessment, you will create three example tasks of your own that fit into the MDP framework.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

Once the problem is formulated as an MDP, finding the optimal policy is more efficient when using value functions. This week, you will learn the definition of policies and value functions, as well as Bellman equations, which is the key technology that all of our algorithms will use.

Inclus

9 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

This week, you will learn how to compute value functions and optimal policies, assuming you have the MDP model. You will implement dynamic programming to compute value functions and optimal policies and understand the utility of dynamic programming for industrial applications and problems. Further, you will learn about Generalized Policy Iteration as a common template for constructing algorithms that maximize reward. For this week’s graded assessment, you will implement an efficient dynamic programming agent in a simulated industrial control problem.

Inclus

10 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.7 (800 évaluations)
Martha White
University of Alberta
4 Cours98 420 apprenants
Adam White
University of Alberta
4 Cours98 420 apprenants

Offert par

University of Alberta

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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2 780 avis

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AM
5

Révisé le 1 juil. 2021

KS
4

Révisé le 8 août 2023

MN
5

Révisé le 11 avr. 2024

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