Nền tảng của Học sâu và Học tăng cường

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi các ngành công nghiệp, nhưng cơ chế đằng sau mạng nơ-ron và ra quyết định tự động thường giống như một hộp đen. Khóa học này chia nhỏ các hệ thống phức tạp này thành các khái niệm dễ đọc, dễ quản lý được thiết kế cho những người mới tham gia lĩnh vực này. Bạn sẽ chuyển từ việc biết các khái niệm cơ bản về học máy sang hiểu cách các kiến trúc sâu xử lý dữ liệu phức tạp và cách học tăng cường cho phép các tác nhân học hỏi và cải thiện thông qua tương tác môi trường. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu nền tảng toán học của mạng nơ-ron và quy trình lan truyền ngược - Khám phá các kiến trúc hiện đại bao gồm các lớp tích chập và các khái niệm cơ bản của mô hình transformer - Áp dụng các nguyên tắc học tăng cường để mô hình hóa các tương tác giữa tác nhân và môi trường - Tìm hiểu cơ chế của Quy trình Quyết định Markov và tầm quan trọng của các hàm phần thưởng - Nắm vững các khái niệm cốt lõi của Q-learning và policy gradients để ra quyết định tự động - Thực hành xác định các cấu trúc học sâu phù hợp cho các thách thức dữ liệu khác nhau Khóa học bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và lịch sử nền tảng của mạng nơ-ron trước khi chuyển sang các kiến trúc học sâu cụ thể và logic của học tăng cường. Bạn sẽ tiến bộ qua các giải thích bằng văn bản và các bài tập logic dựa trên mã để củng cố mọi khái niệm. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn vượt ra ngoài khoa học dữ liệu cơ bản; không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về học sâu hoặc học tăng cường. Bắt đầu hành trình của bạn vào các công nghệ cốt lõi thúc đẩy các đổi mới AI ngày nay.