La inteligencia artificial es una de las tecnologías más excitante en el siglo 21. La inteligencia artificial, destinado a crear la inteligencia parecida a la humana y la inteligencia humana, incluyendo la percepción, la toma de decisiones y cognitiva (de la intuición para el razonamiento, la planificación, la conciencia, etc.). Entre ellos, la determinación percepción de lo que, el aprendizaje profundo ha ido más allá del nivel humano; decisiones para resolver cómo, aprendizaje por refuerzo logró cierto éxito en el campo de juego y la robótica; cognitiva resolver es estudiar por qué, el conocimiento de mapeo, el razonamiento causal y el aprendizaje continuo. aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje a través de la secuencia de votaciones de decisiones para resolver el problema, y por lo tanto debe ser el acceso universal a la última clave de la inteligencia artificial.
Cursos y vídeo
Refuerzo de Aprendizaje de David de plata (2015) [página web] [youtube] [bilibili]
CS 188: Introducción a la Inteligencia Artificial [Otoño 2012-Primavera 2014] [Otoño 2018] [Verano 2019] [Primavera 2020]
CS 294: Deep aprendizaje por refuerzo por Sergey Levine [Otoño 2015] [Primavera 2017] [Otoño 2017] [Otoño 2018]
CS 285: Deep aprendizaje por refuerzo [Otoño 2019] [youtube]
Avanzada profundo aprendizaje y aprendizaje por refuerzo por DeepMind y UCL [youtube2018]
Profundo Refuerzo de aprendizaje y de control [Primavera 2017]
CS234: aprendizaje por refuerzo [Invierno 2019] [youtube]
Profundo RL Bootcamp [de agosto de 2,017]
Profundo Refuerzo de aprendizaje por李宏毅[Primavera 2018] [yourube2018]
Refuerzo de aprendizaje por莫烦[página web]
libros
Refuerzo de aprendizaje: Una introducción (primera edición, 1998) [página web]
Refuerzo de aprendizaje: Una introducción (2ª edición, 2018) [página web] [bookdraft2018jan1] [2018] [Código Python] [中文翻译]
Hands-On aprendizaje por refuerzo con Python (2018) [página web]
Refuerzo de aprendizaje con abierto AI TensorFlow y Keras Usando Python (2018) [página web]
Algoritmos de aprendizaje por refuerzo (2010) [descargar]
"Las redes neuronales y el aprendizaje profundo" [Descargar]
código
ShangtongZhang / Python Aplicación de Refuerzo de aprendizaje: Una introducción (segunda edición) [github]
berkeleydeeprlcourse [github]
tensorlayer / RLzoo github
rlcode / refuerzo de aprendizaje [github]
MorvanZhou / Refuerzo de aprendizaje-con-tensorflow [GitHub]
dennybritz / refuerzo de aprendizaje [github]
curso
Girando OpenAI [Inglés] [Versión en chino]
discurso
Rica Sutton, 2015, Introducción al aprendizaje por refuerzo con aproximación de funciones
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David Silver, Principios de Deep RL
Benjamin Recht, 2018, optimización Perspectivas en el aprendizaje del control
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Joelle Pineau, Introducción a Refuerzo de aprendizaje
Profundo aprendizaje y la Escuela de Verano aprendizaje por refuerzo, 2018, 2017
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algoritmo
medio ambiente
Gimnasio OpenAI
Google dopamina 2.0
emotivo Todorov Mujoco
rejilla común entorno de clase mundial
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Las líneas de base OpenAI
Baidu PARL
DeepMind OpenSpiel
investigador
Richard S. Sutton [página web]
David Silver [página web]
Pieter Abbeel [página web]
Sergey Levine [página web]
李宏毅[página web]
Conferencia / diario
会议: AAAI, PELLIZCOS, ICML, ICLR, IJCAI, AAMAS, IROS 等.
Diario: AI, JMLR, JAIR, Machine Learning, JAAMAS y así sucesivamente.
instituto de investigación
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DeepMind
Berkeley Investigación en Inteligencia Artificial (BAIR) Lab
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Medio: Refuerzo de aprendizaje
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La profundidad de laboratorio de aprendizaje por refuerzo
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