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資策會2018/3/15開辦「人工智慧深度強化學習」

(中央社訊息服務20180209 16:32:05)人類的行為總是在盤算,找到最佳決策後行動,過程中若遇到困難挫折,會修正決策並記取教訓,以順利的達到目標。而強化學習(Reinforcement Learning)技術不但涵蓋人類的決策要素,也實現人類學習的摸索過程;包括最佳策略(Policy)的衡量、利弊得失(Reward)的分析、記取教訓、累積經驗、沙盤推演等行為要素。因此,強化學習的技術可以讓產品更具有人工智慧特質。

近年來,強化學習結合使用深度學習(Deep Learning)來加強最佳決策的推演,使得深度強化學習(Deep Reinforcement Learning)成為目前開發人工智慧產品不可或缺的關鍵技術。

資策會將於2018年3月15日開辦的「人工智慧深度強化學習」課程,細說強化學習求解最佳策略(Policy)及酬勞(Reward)的方法,結合深度學習技術,以AlphaGo設計理念、問答學習系統、汽車避撞系統、自駕車強化學習、Game Player等實例說明其原理及應用方法,使學員能夠快速上手深度強化學習的應用。
課程目標是奠定學員學習當代人工智慧關鍵技術的理論基礎。透過學習許多目前具代表性的深度學習神經網路架構,累積學員對於各種重要神經網路元件的理解,進而組成許多人工智慧核心系統的設計,達成具有自我學習及解析功能的智慧型產品設計。

相關資訊請參閱課程網頁: http://www.iiiedu.org.tw/ites/REF.htm。(資策會廣告)

訊息來源:財團法人資訊工業策進會
  

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