深度学习、强化学习算法实战

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深度学习DeepLearning
时间：4月16日—4月19日
一、深度学习综述
二、深度神经网络
三、卷积神经网络 CNN
四、循环神经网络 RNN
五、对抗性生成网络 GAN
六、强化学习 DRL
七、迁移学习 TL
课程链接：https://maiimg.com/pdf/?e=agCJRghoIuVpAm
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强化学习Reinforcement Learning
时间：4月23日—4月26日
一、强化学习概述
二、马尔科夫决策过程
三、蒙特卡罗方法
四、基于模型的强化学习
五、基于采样-估计的强化学习
六、基于逼近理论的强化学习
七、从强化学习到深度强化学习
八、深度强化学习
九、多任务深度强化学习
十、分层深度强化学习
十一、多智能体强化学习
课程链接：https://maiimg.com/pdf/?e=agbeALR9lLvhom
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负责人：李子康
Mobile：17777851320
E-mail：qmxsfc_lzk@china.com