1.幫助學員瞭解深度學習、強化學習的經典理論與眾多模型,接著能選擇適當的訓練模型作為工具,達到解決問題之最大效益。 2.指導學員用Python和Keras來實作練習,進而能分析並應用深度強化學習的方法到不同領域當中。
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課程代碼 2324020029 Loading...

深度強化學習理論與實作 - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 實體
上課地址/ 工研院中興院區21館(實際地點以上課通知為主)
時數/ 12小時
起迄日期/ 2024/05/17~2024/05/24
聯絡資訊/ 謝小姐 03-5913417
報名截止日/ 2024/05/16
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課程介紹

OpenAI2022年推出ChatGPT,讓AI變成平易近人的智慧工具,也讓「生成式AI」成為目前最受到矚目的AI技術。ChatGPT是以生成型預訓練變換模型(GPT)為基礎,在GPT-3.5之上使用基於人類回饋的監督式學習與強化學習來進行微調。這兩種方法都是用人類給的回饋來當作訓練教練,進而提高訓練模型效能,並以人類干預增強機器學習的效果,產出讓人類滿意的回答與結果。

GPT的訓練過程中,強化學習扮演相當重要的角色,透過增強式的學習將協助引導大型語言模型快速朝「對」的方向收斂因此想踏入生成式AI領域,就必須學好深度強化學習(DRL)這項關鍵技術。

本課程將帶領學員熟悉深度學習(Deep Learning)強化學習(Reinforcement Learning),並進一步瞭解將兩者結合的深度強化學習(Deep Reinforcement LearningDRL)理論與應用場景(目前深度強化學習的實務應用範疇相當多元,舉凡是自駕車、聊天機器人、機台調整参數、機器手臂、無人機、下棋遊戲等都能透過相關演算法來達成),課程中更搭配實作與案例分享,有助業界將人工智慧技術導入真實工作情境,善用AI來幫助決策並提高工作效能。

 

 

 

 

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課程目標

1.能讓學員瞭解深度學習、強化學習經典理論與眾多模型,接著能選擇適當的訓練模型作為工具,達到解決問題之最大效益。
2.能指導學員使用Python和Keras來實作演練,進而能分析並應用深度強化學習的方法到不同領域當中。

 

 

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課程對象

  • 具電機、電子、資管、資工等相關背景者為佳。
  • 適合從事AI演算法、AI技術開發、軟硬體研發人員/主管、相關研究機構人員來修習或對此領域有志學習者。
    【為達更佳的學習效果,請學員攜帶筆電來實作】

 

 

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課程大綱

 

課程日期

課程大綱

第一天課程

(5/17)

1.機器學習到深度學習概論

2.多層感知器

3.卷積神經網路家族系列介紹與實作

4.遞迴神經網路系列介紹與實作

5.案例探討

第二天課程

(5/24)

1.強化學習模型基礎

-馬可夫決策過程

-蒙地卡羅法

-時間差分法

2.Value-based Methods (DQN, Double-DQN)

3.Policy-based Methods (Policy Gradient, A3C, DDPG)

4.案例探討

 

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講師簡介

洪老師

  • 【學歷】國立交通大學資訊工程所博士
  • 【專長】資料探勘、城市計算(Urban Computing)、智慧運輸系統(Intelligent Traffic Systems)、人工智慧

 

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課程費用

收費標準

課程費用

課程原價

$10,800

早鳥優惠價

$9,720

團報優惠價

$9,200

 

 

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上課資訊與提醒

【上課資訊】

主辦單位:工業技術研究院 產業學院

報名方式:採線上報名,請至工研院「產業學習網」報名課程

課程時間:113/5/17(五)、5/24(五),09:30-16:30,共2天12小時。

課程地點:工研院中興院區21館/新竹縣竹東鎮中興路四段195號 (實際以上課通知為主)

課程諮詢:(03)5913417 謝小姐  聯絡信箱:VHsieh@itri.org.tw

【貼心提醒】

  • 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電諮詢才算完成報名。
  • 因上課教材、講義及餐點皆需提前準備,若您不克前來,請於開課前三日告知,以利行政作業進行並共同愛護資源。
  • 原報名者因故不克參加且欲更換他人參加,敬請於開課前二日通知。
  • 上課期間若學員因個人因素無法繼續參與課程者,恕不退費。
  • 為保障講師智慧財產權,學員在上課期間不得進行錄音、錄影及拍照。

 

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