Deep Reinforcement Learning - einfach verstehen

Vom autonomen Fahren zum besten Go-Spieler der Welt

4.10 (20 reviews)
Udemy
platform
Deutsch
language
Data Science
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194
students
4 hours
content
Oct 2018
last update
$19.99
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What you will learn

Wissen, wie autonomes Fahren funktioniert.

Wissen, mit welchem Algorithmus der beste Go-Spieler der Welt geschlagen wurde.

Verstehen, warum Deep Reinforcement Learning so ein großes Potential hat.

Description

Deep Reinforcement Learning verbindet Deep Learning mit Reinforcement Learning - zwei Teilgebiete der künstlichen Intelligenz.

Die Anwendung dieser Technik auf das komplexe Spiel Go hat einen Algorithmus hervorgebracht, der ohne Daten und ohne programmierte Spiel-Kenntnisse sich so gut selbst trainiert hat, dass er nach kurzer Zeit den besten Go-Spieler der Welt geschlagen hat.

In diesem Kurs gehen wir diesem Phänomen Schritt-für-Schritt auf den Grund.

Zunächst klären wir die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Was steckt hinter Machine Learning, Reinforcement Learning, Neuronalen Netzen und Deep Learning?

Dann werden wir autonomes Fahren als Anwendung von Reinforcement Learning kennen lernen. Danach führen wir Reinforcement Learning und Deep Learning zusammen und analysieren den Algorithmus, der den besten Go-Spieler der Welt geschlagen hat, im Detail.

Man stelle sich vor, welche weiteren Probleme mit einem solch mächtigen Algorithmus noch gelöst werden könnten...

Und das Beste: Man versteht nach diesem Kurs einfach wie es funktioniert!

Content

Einleitung

Vorstellung
Kursaufbau
Einordnung

Grundlagen

Künstliche Intelligenz
Machine Learning - Teil 1
Machine Learning - Teil 2
Machine Learning
Mathematik
Mathematik
Logistische Regression
Logistische Regression
Fehlerfunktion
Fehlerfunktion
Neuronale Netze
Neuronale Netze
Deep Learning
Convolutional Neural Network
Deep Learning & Convolutional Neural Network

Autonomes Fahren

Grundproblem
Grundproblem
Agent, Environment, Policy
Agent, Environment, Policy
State, Action, Reward
State, Action, Reward
Q-Table
Q-Table
Training & Testing
Training & Testing
Learning Rate
Learning Rate
Exploration Factor
Exploration Factor
Algorithmus
Implementierung in Python
Resultate
Deep Q Learning

Computer als Go-Spieler

Spiel Go
DeepMind
AlphaGo Zero
Whitepaper
Empirische Bewertung
Input, Output
Input, Output
Training von AlphaGo Zero
Training - Schritt 1
Training - Schritt 2
Fehlerfunktion Neuronales Netz
Fehlerfunktion
Training - Schritt 3
Monte Carlo Tree Search
Monte Carlo Tree Search
Neuronale Netzstruktur
Neuronales Netz in Python
Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning

Ausblick

Zusammenfassung & Verallgemeinerung
Welche Probleme können gelöst werden?

Quellen und Material

Links zu Quellen und weiterem Material

Screenshots

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Reviews

Mike
August 4, 2021
Der Autor gibt in diesem Kurs benannte Themen, wie er selbst betont, vereinfacht wieder. Dabei wird selektiv hauptsächlich aus Quellen zitiert. Besonders schwer zu ertragen ist die träge Darbietung welche immer wieder gepaart mit Wortfindungsproblemen auf wenig Vorbereitung/Erfahrung bei der Präsentation von Lehrinhalten hindeutet. Da die behandelten Themen aber äußerst interessant sind, gebe ich trotz der schlechten Präsentation 3 Sterne.
Frank
March 27, 2021
Was mich an dem Kurs gestört hat, ist die wiederholte Aussage, dass Alpha GO Zero den besten Spieler mit 100:0 besiegt hat. Dies ist nicht war. Alpha Go Zero hat gegen das beste GO Programm 100:0 gewonnen, das zuvor den Spieler mit 4:1 besiegt hat.
Ralph
December 24, 2020
Didaktisch sehr gut erklärt, als auch inhaltlich umfassend genug, um sich tiefer in den Themenkomplex einarbeiten zu können.
Stephan
September 27, 2020
Sehr guter Kurs. Übersichtlicher und logischer Aufbau. Durch die vielen Quiz-Abschnitte wird das vorher vermittelte Wissen noch einmal abgefragt und damit gefestigt.

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9/15/2018
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11/23/2019
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