【强化学习系列】强化视觉导航技术导引(第二期) 【强化学习系列】强化视觉导航技术导引(第二期)
所属分类:人工智能
  课程名 : 【强化学习系列】强化视觉导航技术导引(第二期)【招生中】 总学费/人 : ¥600 (固定学费:¥300, 逆向学费:¥300) 开课时间 : 2019-10-20 09:00:00 
开课老师 : kindwang1979


课程简介:

核心竞争力必修课!炼数成金强化学习开篇,附赠王文峰研究员前期课程精华!


强化学习(Reinforcement Learning),AlphaGo背后的神秘力量!


RL本质上是可用于序列决策的一种工具,最初源于增强学习及神经网络的结合,并因深度学习时代而复兴!


得益于大数据的普及、计算能力的提升及新的算法技术,我们正见证着强化学习的诸多突破性进展及其在人工智能领域具有革命性的全新架构及应用——包括深度 Q 网络、可微分神经计算机、异步方法、对抗网络架构、价值迭代网络、用于机器翻译的双学习、口语对话系统、信息提取、 引导性策略搜索、 生成对抗模仿学习、非监督的强化及辅助学习及神经架构设计等。


本课程为炼数成金【强化学习系列】开山之作,将从一篇CVPR2019满分文章的解读开始。这篇精彩绝伦而且可能代表人工智能未来风向标的技术,很遗憾作者并没有提供其开源代码(我们将在后续课程中逐步探索和实现)!课程将结合视觉导航的原理、算法设计与实现步骤等细节,引导学员逐步实现强化学习与机器视觉的结合,并尝试与文字指令的进一步融合课程规划主要分为算法原理讲解和工程技术实战两个部分:


课程大纲:


Step 1. 自动驾驶与视觉导航原理
第一课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解自动驾驶与视觉导航的基本框架;
第二课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!

Step 2. 强化学习入门及算法解释
第三课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习的算法思想与主要原理;
第四课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试

Step 3. 强化学习进阶与模型细节
第五课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习的算法设计与模型细节;
第六课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试

Step 4. 强化学习实战与系统开发
第七课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习系统开发的核心模块;
第八课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!


Step 5. 强化视觉导航与指令拓展
第九课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化视觉导航原理及实现过程;
第十课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!



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GMT+8, 2019-9-15 23:19 , Processed in 0.168519 second(s), 27 queries .