A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)

University of Alberta via Coursera

Aperçu

Dans le cours complet et final, "Un système complet d'apprentissage par renforcement", proposé par l'Université de l'Alberta sur Coursera, les apprenants ont une opportunité unique de synthétiser leurs connaissances acquises au cours des trois premiers cours en élaborant une solution d'apprentissage par renforcement (RL) entièrement fonctionnelle adaptée à un problème spécifique. Ce projet crucial permet aux participants de combiner non seulement les éléments essentiels de la définition du problème, de la sélection algorithmique, du réglage des paramètres et de la création de représentations dans une application RL cohérente, mais aussi de prendre des décisions éclairées lors de l'application des stratégies RL dans des scénarios du monde réel. Dans le cadre du projet de fin d'études, les apprenants développeront un environnement pour stimuler leur problème choisi et un agent de contrôle en exploitant un réseau de neurones pour l'approximation de fonction. De plus, le cours comprend la conduite d'une analyse scientifique pour évaluer la résilience des agents RL, soulignant l'importance de cadrer correctement les problèmes en tant que processus de décision de Markov (MDP), de choisir des algorithmes appropriés, de comprendre l'impact des décisions de mise en œuvre sur la performance, et d'assurer le comportement attendu des algorithmes. Ce projet de fin d'études représente un atout inestimable pour quiconque cherche à appliquer la RL pour résoudre des défis pratiques.

Les prérequis pour ce cours incluent la réussite des trois premiers cours de la spécialisation ou leurs équivalents. À la conclusion de ce cours, les participants seront compétents dans la mise en œuvre d'une solution RL complète, depuis la formulation du problème jusqu'à la sélection et l'implémentation des bons algorithmes, et la conduite d'études empiriques pour affirmer l'efficacité de la solution. Découvrez les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage par renforcement à travers ce projet de fin d'études, classé dans les cours sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage par renforcement.