2018年11月29日，葉梓老師線上直播課《強化學習》第一期正式開班。這是人工智慧之機器學習中除深度學習之外另一門經典課程，是AI必修之課。

人工智慧的重要領域——強化學習

  當前的機器學習演算法可以分為3種：有監督的學習（Supervised Learning）、無監督的學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）。

DeepMind開發的AlphaGo（用於下圍棋的AI系統）的出現引起了強化學習的熱潮，強化學習成為深度學習領域中的熱點問題之一。但是目前來看，強化學習仍有許多需要探索的領域。

小象學院線上直播，葉梓老師十堂課精品課線上直播，細說人工智慧之強化學習的基本理論，應用介紹。

第一課 強化學習綜述

第二課 馬爾科夫決策過程

第三課 基於模型的動態規劃方法2018.12.07 19:50

第四課 蒙特卡羅方法2018.12.10 19:50

第五課 時序差分方法2018.12.14 19:50

第六課 基於值函式逼近方法2018.12.17 19:50

第七課 策略梯度方法2018.12.21 19:50

第八課 TRPO方法介紹及推導2018.12.24 19:50

第九課 AC方法2018.12.28 19:50

第十課 多Agent強化學習

【主講專家】

葉梓，博士、工程師。2005年上海交通大學計算機專業博士畢業，主研方向為資料探勘、機器學習、人工智慧等。現為某大型上市軟體企業的人工智慧團隊技術負責人。先後在SCI或EI期刊上發表論文4篇，在中文核心期刊上發表論文近20篇，並被百度學術收錄。2011年獲科技創新一等獎。

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