通过代码和数学理解深度Q-Learning

踏上一段引人入胜的旅程，探索深度Q学习的领域，并揭开智能导航背后的秘密。在这个身临其境的课程中，我们深入研究支撑这项重要强化学习技术的代码和数学。准备好迎接一次激动人心的探索之旅，你将全面了解深度Q学习，剖析每一行代码，深入了解数学基础的复杂性。在整个课程中，你将着手完成一个令人兴奋的项目，从零开始构建一个强大的智能体，亲眼见证一块空白转变成一个智能导航器。凭借Python和PyTorch库作为工具，你将展开一项任务，穿越一个基于网格的环境，最终目标是到达指定的目标位置。随着你的进展，你将揭开深度Q学习背后数学的神秘面纱。沿途我们将细致解释贯穿于代码底层的数学概念，确保你对基本原则有牢固的理解。从状态表示和行动选择到奖励计算和Q值估计，你将深入了解推动智能决策制定的数学基础。在专家指导下，你将探索DQN（深度Q网络）模型的内部运转，理解架构及其在近似Q值中的作用。你将深入神经网络的细节，看到每个层如何影响智能体的决策过程。通过剖析代码、检验模型行为，你将揭示智能行动选择背后的秘密。然而这还不是全部－你还将面对训练智能体的挑战。探索探索与利用的权衡，学会平衡智能体的好奇心和对已学知识的利用。体验优化算法的威力，深入研究损失函数、梯度和反向传播的细节。通过严格的训练，你将见证智能体的不断改善，学会如何通过奖励和惩罚塑造其行为。在本课程结束时，你将成为一名熟练的深度Q学习实践者，具备设计智能体的知识和技能，能够在复杂环境中进行导航。你将深入理解基本概念，能够剖析和理解代码，以及解释每一行背后的数学。准备解锁深度Q学习的潜力，踏上一次别具一格的学习之旅。现在就注册，并借助代码和数学来揭示深度Q学习的力量！Understand Deep Q-Learning With Code And Math Together

MP4 | 视频：h264，1920×1080 | 音频：AAC，44.1千赫
语言：英语 | 大小：3.42 GB | 课程时长：4小时33分钟

精通深度Q学习：揭秘智能导航背后的代码和数学

你将学到什么
深度Q学习基础知识
深度Q学习的代码实现
深度Q学习的数学基础
从零开始构建导航智能体
用于强化学习的Python编程
理解状态表示
行动选择策略
奖励计算
Q值估计
DQN（深度Q网络）架构
神经网络层及其作用
探索与利用的权衡
优化算法
损失函数和梯度
反向传播
解释深度Q学习背后的数学

要求
基本的Python编程语言知识
熟悉强化学习基本概念
理解基本数学概念（线性代数，微积分）

课程目录：
第一部分：介绍

第1讲 介绍

第二部分：课程内容

第2讲 1 快速浏览第一个项目

第3讲 2 理解全连接线性层

第4讲 3 理解前向方法

第5讲 4 了解ADAM优化器的数学

第6讲 5 理解如何采取行动

第7讲 6 理解Q-学习参数

第8讲 7 找到Q值和下一个Q值

第9讲 8 理解如何结合Q-Learning和深度学习

第10讲 9 学习如何优化参数

第11讲 10 理解训练循环

第12讲 11 创建Q表格

第13讲 12 根据Q表格打印最佳路径

第14讲 13 向环境添加障碍物

第15讲 14 优化代码以解决3×3环境

第16讲 15 保存和加载模型

课程适用于对强化学习及其应用感兴趣的学生和学习者，希望在深度Q-Learning领域扩展知识的数据科学家和机器学习从业者，希望实现智能导航系统的程序员和开发人员，探索人工智能和深度学习领域的研究人员和学者，希望加强对Q-Learning及其数学基础的理解的专业人士，对构建智能代理和探索代码与数学交叉点感兴趣的爱好者