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這個經典的10部分課程，由強化學習(RL)的驅David Silver教授，雖然錄制于2015年，但仍然是任何想要學習RL基礎的同學所必需的資源。
強化學習已經成為現代機器學習中一項強大的技術，它允許系統通過反復試驗進行學習。它已成功應用于許多領域，包括AlphaZero等系統，學會了掌握國際象棋、圍棋和Shogi游戲。
這門課程由DeepMind首席科學家、倫敦大學學院教授、AlphaZero的共同創始人David Silver教授共同向學生們介紹RL中使用的主要方法和技術。學生們還會發現薩頓和巴托的經典著作《強化學習:入門》(Reinforcement Learning: an Introduction)是一個很有幫助的書籍。
經典書《強化學習導論》
強化學習教父 Richard Sutton 的經典教材《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版公布啦。本書分為三大部分，共十七章，機器之心對其簡介和框架做了扼要介紹，并附上了全書目錄、課程代碼與資料。下載《強化學習》PDF 請點擊文末「閱讀原文」。
原書籍地址：
當我們思考學習的本質時，首先映入腦海的想法很可能是通過與環境的交互進行學習。當一個嬰兒玩耍時，揮舞手臂，左顧右盼，旁邊沒有老師指導他，他與環境卻有著一種直接的感知連接。通過這種連接，他懂得了因果關系，行動帶來的結果，以及為了達成目標所需做的一切。人的一生中，這樣的交互成了我們關于環境和自身知識的主要來源。不管學習駕駛汽車，還是進行一場交談，實際上我們自始至終觀察著環境如何回應我們的所為，并通過自身行為影響當下情景。交互式學習幾乎是所有學習與智能理論的基石。
本書中我們提出了一種通過計算實現交互式學習的方法。我們沒有直接理論化人類或動物的學習方式，而是探索理想的學習環境，評估不同學習方法的有效性。即，我們站在人工智能研究者或工程師的角度來解決問題。我們探討了在解決科學或經濟問題方面表現突出的機器的設計，通過數學分析或計算實驗評估其設計。我們提出的這一方法稱之為強化學習。相較于其他機器學習方法，它更專注于交互之中的目標導向性學習。
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相關內容
要實現人工智能的夢想，就需要學會做出正確決策的自主系統。強化學習是這樣做的一個強大范式，它與大量的任務相關，包括機器人、游戲、消費者建模和醫療保健。本課程將提供強化學習領域的充實介紹，學生將學習強化學習的核心挑戰和方法，包括推廣和探索。通過講課、書面作業和編碼作業的結合，學生將學習RL的關鍵思想和技術。作業將包括強化學習的基礎知識以及深度強化學習——一個結合了深度學習技術和強化學習的極具前景的新領域。
地址： //web.stanford.edu/class/cs234/
學生能夠學習到：
- 定義強化學習與人工智能和非交互式機器學習的區別的關鍵特征。
- 給定一個應用問題(例如，計算機視覺，機器人等)，決定它是否應該被表述為RL問題;如果是，可以正- 式定義它(根據狀態空間，行動空間，動態和獎勵模型)，說明什么算法(從類)是最適合解決它，并證明你的答案。
- 在代碼中實現通用的RL算法。
- 描述(列出和定義)分析RL算法的多種標準，并根據這些指標評估算法:例如遺憾度、樣本復雜度、計算復雜度、經驗性能、收斂性等。
- 描述探索與開發的挑戰，并對至少兩種解決這一挑戰的方法進行比較和對比(從性能、可伸縮性、實現的復雜性和理論保證方面)。
內容目錄：
- Introduction to Reinforcement Learning
- Tabular MDP planning
- Tabular RL policy evaluation
- Q-learning
- RL with function approximation
- Policy search
- Exploration
- Exploration / Exploitation
- Batch Reinforcement Learning
- Monte Carlo Tree Search
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在因果關系領域，我們想要了解一個系統在干預(例如基因剔除實驗)下是如何反應的。這些問題超出了統計上的依賴，因此不能用標準的回歸或分類技術來回答。在本教程中，你將學習因果推理的有趣問題和該領域的最新發展。不需要事先了解因果關系。
第一部分: 我們引入結構化的因果模型和形式化的干預分布。我們定義因果效應，并說明如果因果結構已知，如何計算它們。
第二部分: 我們提出了三個可以用來從數據中推斷因果結構的想法:(1)發現數據中的(條件)獨立性，(2)限制結構方程模型和(3)利用因果模型在不同環境中保持不變的事實。
第三部分: 如果時間允許，我們將展示因果概念如何在更經典的機器學習問題中使用。
//stat.mit.edu/news/four-lectures-causality/
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強化學習
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來自DeepMind研究人員Feryal Behbahani, Matt Hoffman 和 Bobak Shahriari講解的強化學習教程。
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報告主題： Reinforcement Learning
報告簡介： 強化學習是智能體（Agent）以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為，目標是使智能體獲得最大的獎賞，強化學習不同于連接主義學習中的監督學習，主要表現在強化信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價(通常為標量信號)，而不是告訴強化學習系統RLS(reinforcement learning system)如何去產生正確的動作。由于外部環境提供的信息很少，RLS必須靠自身的經歷進行學習。通過這種方式，RLS在行動-評價的環境中獲得知識，改進行動方案以適應環境。其基本原理是：如果Agent的某個行為策略導致環境正的獎賞(強化信號)，那么Agent以后產生這個行為策略的趨勢便會加強。Agent的目標是在每個離散狀態發現最優策略以使期望的折扣獎賞和最大。Nando教授將從強化學習的基礎入手，并結合強化學習的應用展開介紹。
嘉賓介紹： Nando曾在加州大學伯克利分校（UC Berkeley）從事人工智能工作，并于2001年成為加拿大不列顛哥倫比亞大學的教授，隨后于2013年成為英國牛津大學的教授。2017年，他全職加入DeepMind，擔任首席科學家，以幫助他們解決智力問題，使子孫后代可以過上更好的生活。 Nando還是加拿大高級研究所的資深研究員，并曾獲得多個學術獎項。
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