Deep Reinforcement Learning: Implementing Research Papers in PyTorch and TensorFlow (bằng tiếng Anh). — WalkSelf
4.0 (4) ⏱ 2 giờ 42 phút 📚 27 bài 🎧 Phiên bản âm thanh

Deep Reinforcement Learning: Implementing Research Papers in PyTorch and TensorFlow (bằng tiếng Anh).

Học cách dịch nghiên cứu AI phức tạp thành mã chức năng bằng cách xây dựng các đại lý tiên tiến cho các nhiệm vụ kiểm soát và ra quyết định liên tục.

  • 💬 Giảng viên AI
    Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc.
  • 🕐 Bắt đầu bất cứ lúc nào
    Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào.
  • 🌐 Bằng tiếng Việt
    Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.

Về khóa học này

Đóng băng khoảng cách giữa các bài nghiên cứu học thuật và mã thực tế là một trong những kỹ năng có giá trị nhất trong trí tuệ nhân tạo hiện đại. Chương trình này hướng dẫn bạn qua quá trình đọc, hiểu và thực hiện các thuật toán học tăng cường phức tạp từ đầu, biến các khái niệm toán học trừu tượng thành các tác nhân làm việc. Bạn sẽ chuyển từ các nguyên tắc cơ bản của việc ra quyết định đến việc thực hiện các thuật toán hiện đại được sử dụng trong robot và hệ thống tự động. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có thể giải thích các tài liệu kỹ thuật và xây dựng các đại lý mạnh mẽ bằng cách sử dụng các khung học sâu hàng đầu của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản như Quá trình quyết định Markov, phương trình Bellman, và học khác biệt thời gian. - Thực hiện các thuật toán cốt lõi bao gồm phương pháp Q-Learning và Policy Gradient từ các mô tả viết. - Học kiến trúc Actor-Critic tiên tiến như DDPG, TD3 và Soft Actor Critical (SAC). - Ứng dụng học củng cố vào không gian hành động liên tục cần thiết cho việc kiểm soát robot hiện đại. - Dịch công thức toán học từ các bài nghiên cứu thành mã PyTorch và TensorFlow sạch, mô đun. - Thực hành gỡ lỗi và điều chỉnh các tác nhân trong môi trường mô phỏng tiêu chuẩn hiện đại như Gymnasium. - Apply modern Python practices, including type hints and vectorized environments, to improve agent performance. Chương trình bắt đầu với một giới thiệu chi tiết về thuật ngữ học củng cố và các thuật toán cổ điển trước khi tiến tới các thực hiện học sâu hiện đại. Bạn sẽ đọc các giải thích chi tiết về kiến trúc tác nhân và theo dõi các bước đi qua được viết có cấu trúc để xây dựng mỗi hệ thống từ đầu, đảm bảo hiểu sâu về logic cơ bản. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực học tăng cường có một sự nắm bắt cơ bản của Python và sẵn sàng đối phó với các thách thức AI phức tạp hơn. Không cần kinh nghiệm trước với các bài nghiên cứu. Bắt đầu xây dựng các nhân viên AI hiệu suất cao của riêng bạn thông qua sức mạnh của việc thực hiện nghiên cứu.

Bạn sẽ nhận được

  • 📜 Chứng chỉ hoàn thành
    Thêm vào hồ sơ LinkedIn
  • 💬 Gia sư AI cá nhân
    Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào.
  • 🎧 Bao gồm phiên bản âm thanh
    Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình
  • ♾️ Truy cập trọn đời
    Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn
  • 📱 Điện thoại hoặc máy tính
    Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị
  • 💸 Hoàn tiền 14 ngày
    Không cần lý do
  • Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
    2 giờ 42 phút nội dung thực hành

Đánh giá (4)

فؤاد DZ
★ 1 · 08.08.2026

Cảm giác như tôi không học được nhiều ở một vài module. Các ví dụ không phải lúc nào cũng rõ ràng nhất.

Amelia Williams AU Học viên đã xác minh
★ 5 · 08.08.2026

Wow, thật là một trải nghiệm học tập tuyệt vời. Các ứng dụng thực tế được thảo luận rất phù hợp. Tôi đã áp dụng những gì mình học được.

Bahar Aktaş TR Học viên đã xác minh
★ 5 · 07.08.2026

Khóa học tuyệt vời. Các ví dụ rất chuẩn xác và thực sự giúp củng cố các khái niệm. Hiểu biết của tôi đã cải thiện đáng kể.

জিয়াউর রহমান BD Học viên đã xác minh
★ 5 · 07.06.2026

Khóa học này vượt xa mong đợi của tôi. Các ứng dụng thực tế được thảo luận cực kỳ hữu ích. Làm tốt lắm!

Viết đánh giá

Sau khi gửi, chúng tôi sẽ yêu cầu đăng nhập — bản nháp được lưu.

Học viên cũng học

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần gì để học khóa này? +

Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.

Tôi thanh toán bằng cách nào? +

Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.

Tôi có thể được hoàn tiền không? +

Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.

Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +

Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.

Tôi có nhận được chứng chỉ không? +

Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.

Dành cho người học trong
Công nghệ Thiết kế Tài chính Marketing Y tế Giáo dục Khách sạn-Dịch vụ Sản xuất