大家好, 欢迎回到人工智能课程｡
今天我们要讨论的是这一部分的进攻计划｡
我们正在讨论关键的学习, 我们有相当多的教程｡
因此, 我认为我们最好快速浏览一下这些内容, 以了解在即将推出的视频中会出现什么｡
我们开始吧｡
好吧, 我会的
我们将在本节中学习的内容｡
首先, 我们会讨论强化学习到底是什么, 强化学习背后的哲学是什么,
强化学习在真实的生活中是如何被看待的, 以及它与我们在现实生活中观察到的,
实际上是我们自己做的事情之间的关系｡
我们将讨论贝尔蒙特方程, 一个非常基本的概念, 它支撑着强化学习中的很多事情,
尤其是在这个学习领域.
我们将在这节课和接下来的几节课中讨论, 然后我们将讨论人工智能的计划, 它是为了在我们的环境中导航而提出的｡
我们来看看这些是如何结合在一起的｡
非常快, 但相当有趣的教程｡
然后我们将讨论市场决策过程和新概念｡
我们将引入一个非常新的概念, 它将慢慢地为我们的贝尔蒙特方程, 为我们的整个强化学习,
为我们的关键学习概念, 增加一层复杂性｡
这就是这一节的结构, 我们以一种非常简单的形式介绍了贝尔蒙特方程｡
然后在整个教程中慢慢地, 我们添加了复杂的层次, 以获得最终的版本｡
这是我们指定的着色目的地, 但我们会慢慢地到达那里, 以便有足够的时间处理所有的信息,
让它沉淀下来｡
马尔可夫决策过程是在我们已经讨论过的, 或者到那时我们已经讨论过的基础上, 增加了一层复杂性｡
然后我们会讨论政策与计划｡
另一个有趣的教程, 它们都很有趣｡
只是另一个快速教程, 关于政策是如何不同于计划, 以及有什么不同｡
这些术语你可能会在其他文献中听到或读到｡
如果你想深入研究强化学习, 以获得更多关于强化学习的信息,
那么我们将讨论给我们的环境增加一个活生生的惩罚｡
这是另一种增加环境复杂性的方式, 我们的代理人将在其中工作｡
然后, 我们将讨论关键学习背后的直觉｡
在上一节课之前,
我们将讨论状态的值, 最后我们将转向讨论动作的值或Q值, 然后我们将介绍时间差｡
所以这是一个教程, 我们学到的所有知识都将汇集在一起,
来解释代理人或者人工智能究竟是如何学习的？
在整个迭代过程中, 它是如何更新自己的价值观的？
最后, 我们来看看关键学习的可视化｡
所以我们要把我们学到的一切都拿出来,
我们要看着它发生在我们眼前, 看着人工智能实际上执行关键的学习, 做我们将要在直觉层面上讨论的所有事情, 这些事情实际上会在实践中做｡
这将帮助我们更进一步地掌握我们在这一节中将要讨论的知识｡
希望您对这些即将推出的教程感到非常兴奋｡
我绝对是｡
接下来会有一些非常有趣的幻灯片｡
更重要的是, 这些概念本身非常非常有趣, 我相信你们会非常喜欢它们,
我期待着下一次见到你们｡
在那之前, 好好享受吧｡
一､