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随着ChatGPT的发布，在大洋彼岸的中国，很多科技从业者和IT观察家都在争相使用，也在播客上热烈讨论，其中讨论最多的就是为什么中国和美国在人工智能和深度学习方面一下子落后了那么多。
本资源由华章书院推出的视频翻译课 《深度强化学习与GAN课程：深度学习中的高级主题》，来自网友众筹，参与众筹学习方式请点击这里查看。
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简要介绍
- 出品公司：机械工业出版社华章公司
- 课程讲师: Jon Krohn(乔恩·克罗恩)
- 翻译:王鹏尧
- 时长:6+
- 语言:中文配音
- 字幕:中文字幕
- 资源格式 ：视频
- 更新进度：已完结
目录
0.0引言.mp4
1.0第1课：人工智能的基础主题.mp4
1.1人工智能的现状.mp4
1.2生成式对抗网络的应用.mp4
1.3深度强化学习的应用.mp4
1.4在这些在线课程中运行代码.mp4
1.5深度学习理论必备知识综述.mp4
2.0第2课：生成式对抗网络（GAN）主题.mp4
2.1GAN基本理论.mp4
2.2“快点，抽签！”游戏数据集.mp4
2.3A判别器网络.mp4
2.4A生成器网络.mp4
2.5训练对抗网络.mp4
3.0第3课：深度Q-学习网络（DQN）主题.mp4
3.1CartpoleGame.mp4
3.2基本深层RL理论.mp4
3.3DQN基本理论.mp4
3.4定义DQN代理.mp4
3.5与OpenAIGym环境交互.mp4
4.0第4课：OpenAI实验室主题.mp4
4.1可视化代理性能.mp4
4.2修改代理超级参数.mp4
4.3自动化超参数实验与优化.mp4
4.4适用性.mp4
5.0第5课：高级深度强化学习代理主题.mp4
5.1策略梯度和增强算法.mp4
5.2演员-评论家算法.mp4
5.3软件2.0.mp4
5.4走近人工通用智能.mp4
5.5总结.mp4
官方99《华章书院-视频课 l 深度强化学习与GAN课程：深度学习中的高级主题》限时众筹19.99岛币。
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制作方介绍
乔恩·克罗恩（Jon Krohn）是纽约机器学习初创公司untapt的首席数据科学家。
Jon Krohn是纽约机器学习初创公司untapt的首席数据科学家。他领导着一个深度学习研究小组，他在牛津大学获得神经科学博士学位后，继续发表学术论文。Jon是TensorFlow深度学习在线课程的作者和讲者。
课程主题介绍
深度强化学习和GAN在线课程，是对当今深度学习中最令人兴奋的两个主题的介绍。
名词解释：生成式对抗网络(Generative Adversaria Network，GAN)
GAN将两个深度学习网络以“伪造者-检测”的关系相互映射，从而能够制作出具有灵活的、用户可指定元素的令人惊叹的照片真实感图像。
深度强化学习也产生了同样令人惊讶的进步，包括大部分最广为人知的“人工智能”突破。Deep RL包括训练一名“代理人”在给定的“环境”中变得熟练，使算法能够在各种复杂挑战上达到或超过人类水平的表现，包括Atari视频游戏、棋类游戏围棋和微妙的手工操纵任务。
在这些课程中，基本理论通过直观的解释和互动的、动手操作的Jupyter笔记本演示变得栩栩如生。实例主要特点是使用以Python和Keras，而Keras是最流行的深度学习库TensorFlow的高级APl。
小岛叨叨
随着OpenAI公司推出的Wall.E和ChatGPT的大火，让更多人工智能行业之外的人注意到这一领域的惊人进展，也让每一位身在其中的行业人士大为震撼。
中国的人工智能行业和美国相比，已经落后一个大身位。想要迎头赶上，必须借鉴全球AI领域顶尖大师的经验和研究成果。
这门Jon Krohn博士推出的《深度强化学习与GAN课程》将帮助到每一位深度强化学习的从业者和学习者。
如何获取课程
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