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如何使用 PyTorch 框架在 Open AI Gym 中實現最先進的人工智慧研究論文
從這 8 小時的課程，你會學到
1. 如何在 PyTorch 編寫策略梯度方法( Policy Gradient Method )程式碼
2. 如何在 PyTorch 編寫深度確定性策略梯度( DDPG，Deep Deterministic Policy Gradients )程式碼
3. 如何在 PyTorch 編寫雙延遲深度確定性策略梯度( TD3，Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients ) 程式碼
4. 如何在 PyTorch 編寫 Actor Critic 演算法
5. 如何在 Python 實現最先進的人工智慧研究論文
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在本課程中將學習並實現一種新的令人難以置信的聰明的人工智慧模型，稱為雙延遲 DDPG( Twin-Delayed DDPG )，它結合了人工智慧領域的最新技術，包括連續雙深度 Q 學習( Double Deep Q-Learning )、政策梯度( Policy Gradient )和 Actor Critic。 這個模型是如此強大，以至於在我們的課程中，我們第一次能夠解決最具挑戰性的虛擬人工智慧應用程式(訓練一隻螞蟻 / 蜘蛛和一個半人形機器人在田野中行走和奔跑)。
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課程說明
在這個關於深度強化學習的高階課程中，你將學習如何在 Open AI Gym 的各種具有挑戰性的環境中實現策略梯度( Policy Gradient )、行為者批評( Actor Critic )、深度決定性策略梯度( DDPG，Deep Deterministic Policy Gradient )和雙延時深度決定性策略梯度(TD3，Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)演算法。
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