AI 研习社获得官方授权，汉化翻译伯克利大学 CS 294-112 《深度强化学习》，今天正式上线中英双语字幕版课程啦！
我们先来一睹为快——
第一讲
课程介绍和概览
上手视频约 5 分钟
翻译 | 朱海浩 段小杰 周清逸 字幕 | 凡江
看完是不是不够过瘾！
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课程介绍
伯克利大学 CS 294-112 《深度强化学习》为官方开源最新版本，由伯克利大学该门课程授课讲师 Sergey Levine 授权 AI 研习社翻译。
12 月 20 日开始正式同步更新在 AI 研习社，大约 1 到 2 周更新一次。
该课程主题选择深度增强学习，即紧跟当前人工智能研究的热点，又可作为深度学习的后续方向，值得推荐。
先修要求
想要学习伯克利大学 CS 294-112 《深度强化学习》这门课程，学生需要先学习 CS189 或者其他同等学力课程。本课程将假定学生掌握强化学习、数值优化和机器学习的相关背景知识。
如果你对上述主题不是非常了解，那么需要自主学习补充以下知识点：
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增强学习和马尔科夫决策过程（MDPs）
MDPs的定义
具体算法：策略迭代和价值迭代
搜索算法
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数值最优化方法
梯度下降和随机梯度下降
反向传播算法
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机器学习
分类和回归问题：用什么样的损失函数，如何拟合线性或非线性模型
训练/测试误差，过拟合
视频截图
译者评价
比较有趣，讲课用很多例子来解释，不是那种光给你一大堆公式概念的，感觉偏重实际应用和前沿技术一点，推荐大家来看。
@周清逸
这门课是基本覆盖了强化学习的主要内容和前沿的研究话题，通过理论到应用例子的讲述，以及五次作业（实际上是七次）的实践练习对经典算法的复现，可以让学生达到在强化学习领域的入门研究水平。重点是免费！课程有中文字幕！有作业参考！不过这门课并不是零门槛，需要上过机器学习课程，最好是还上过深度学习（比如cmu deeplearning），最最好用过tensorflow（因为作业的官方基础代码只有tensorflow版本）。
@朱海浩
侧重于增强学习与深度学习相结合，应用在机器人方面的例子比较多，翻译的话老师语速挺快的，虽然语气词比较多，整体逻辑很清晰。
@段小杰
课程大纲
第一讲：课程介绍和概览
第二讲：监督学习和模仿学习
第三讲：TensorFlow 和神经网络简述
第四讲：强化学习简介
第五讲：策略梯度简介
第六讲：Actor-Critic 算法简介
第七讲：价值函数介绍
第八讲：高级 Q-学习算法
第九讲：高级策略梯度
第十讲：最优控制和规划
第十一讲：基于模型的强化学习
第十二讲：高级强化学习和图像处理应用
第十三讲：利用模仿优化控制器学习策略
第十四讲：概率和变分推断入门
第十五讲：推断和控制之间的联系
第十六讲：逆向强化学习
第十七讲：探索（上）
第十八讲：探索（下）
第十九讲：迁移学习与多任务学习
第二十讲：元学习
第二十一讲：平行结构和强化学习系统设计
第二十二讲：进阶模仿学习和开放性问题
第二十三讲：客座讲师：Craig Boutilier
第二十四讲：客座讲师：Gregory Kahn
第二十五讲：客座讲师：Quoc Le & Barret Zoph
第二十六讲：客座讲师：Karol Hausman
相关材料
有关强化学习与 MDP 的介绍资料：
CS188 EdX 课程，从马尔可夫决策过程 I 开始：http://ai.berkeley.edu/home.html
Richard S. Sutton 与 Andrew G. Barto 的《强化学习导论》，第三章和第四章：http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html
有关 MDP 的介绍，请参阅吴恩达的论文《Shaping and policy search in Reinforcement learning》：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/docs/ng-thesis.pdf
David Silver 的课程：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/#related-materials
有关机器学习和神经网络的介绍性资料，请参阅：
Andrej Karpathy 的课程：http://cs231n.github.io/
Geoff Hinton 的 Coursera 课程：https://www.coursera.org/learn/neural-networks
吴恩达的 Coursera 课程：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/
Yaser Abu-Mostafa 的课程：https://work.caltech.edu/telecourse.html
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