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　　深度增強式學習 (Deep Reinforcement Learning) 為人工智慧領域中，一個重要的範疇，主要目的為探討如何藉由深度神經網路的幫助，訓練代理人 (Agents) 與環境 (Environment) 的互動，在其中進行控制決策，以期待盡可能地獲取最佳結果。深度增強式學習已經被應用於多個重要的研究領域，例如AlphaGo、遊戲AI、自動控制、自主機器人、自動駕駛車等。

　　本課程將從基本的增強式學習 (Reinforcement Learning) 開始，帶領學員們理解價值函數 (Value Function)、行為策略 (Behavior Policy)、以及一些深度增強式學習相關的重要概念，和深度增強式學習代理人之訓練方法，並介紹深度增強式學習在智慧機器人控制上的應用分析。本課程也會介紹一些經典的深度增強式學習演算法，例如DQN、DDPG、A3C、PPO、TRPO、SAC等。結合深度學習和強化學習的前沿領域課程，將引領學生進入深度增強學習的世界，探索如何讓機器能夠自主學習並進一步提升性能。

　　1.帶領學員理解深度增強式學習的基本概念。

　　2.學習在深度增強式學習中，重要且經典的幾種演算法

　　3.了解深度增強式學習在智慧機器人的應用模式。

　　1.由淺入深，從基本的增強式學習，帶領學員理解深度增強式學習的基本概念。

　　2.除理論基礎外，也包含實際應用至智慧機器人的案例說明。

1.智慧機器人、自動駕駛…等系統開發員。

2.自動化和控制系統工程師，想了解如何應用深度增強式學習於自動化系統控制

3.希望了解深度增強式學習架構的人士。

4.對人工智慧的應用有興趣的人士。

5.對資訊科技有興趣的人士。

6.對機器學習、深度學習感興趣的人士。

★主辦單位及講師保留調整課程內容之權利

李老師

　【學歷】

　　美國普林斯頓大學電機工程博士

　　國立台灣大學電子工程學研究所碩士

　　國立台灣大學電機工程學系學士

 　【專業領域】

　　智慧型機器人

　　深度增強式學習

　　電腦視覺

　　平行程式與系統設計、多核心處理器系統設計

舉辦地點/方式: 
       本課程將以實體課為主，後續將視中央疫情規定，配合動態調整授課方式，或改為線上直播方式辦理。
       若為實體課，將於新竹訓練中心舉辦。
       若為線上直播，將採用Cisco Webex，確定開課前一周用Email寄送上課通知、講義、Webex Meetings連結網址及Webex與會者操作手冊，屆時請詳閱。依上課通知，於課程前30分鐘，與學員進行連線測試，確認: 署名，操作，及喇叭、麥克風、視訊等裝置設定。

     實際上課地點/方式，請依上課通知為準!

舉辦日期：2023/09/08 (五), 09:00~16:00, 報到時間: 08:30~09:00

報名截止日期：09/01

課程費用：含稅、講義  (報名完成後不用先繳費，可先取得早鳥優惠資格，等開課前1~2週確定開課前才會寄發繳費通知。)

　　1.為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢。

　　2.若原報名者因故不克參加，但欲更換他人參加，敬請於開課前二日通知。

　　3.出席率達80%以上，將可取得產業學院之培訓證書。

　　4.尊重老師之智慧財產權，授課時請勿錄影錄音。

　　5.視疫情狀況，本課程保留實體授課或線上授課之權利。