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來自伯克利Pieter Abbeel教授講述的深度強化學習課程6講，講述內容包括，MDP basics, value & policy iteration, max-ent, DQN, policy gradient, TRPO, PPO, DDPG, SAC, model-based RL.

視頻地址： //www.youtube.com/playlist?list=PLwRJQ4m4UJjNymuBM9RdmB3Z9N5-0IlY0

【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！最新一講是深度強化學習。

課程地址： //introtodeeplearning.com/

課程介紹：

麻省理工學院的深度學習方法的導論課程，應用到計算機視覺，自然語言處理，生物學，和更多! 學生將獲得深度學習算法的基礎知識和在TensorFlow中構建神經網絡的實踐經驗。先修習微積分(即求導數)和線性代數(即矩陣乘法)，我們將在學習過程中嘗試解釋其它內容! Python方面的經驗是有幫助的，但不是必需的。歡迎聽眾!

【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！最新一講是深度生成式建模。