الوصف
تعلم تصميم وبرمجة وكلاء التعلم التعزيزي لأداء مهام معقدة في بيئات تفاعلية. الموضوعات تشمل عمليات القرار الماركوفية، طرق البرمجة الديناميكية، طرق مونت كارلو، التعلم بالفروق الزمنية، التنبؤ/التحكم مع تقريب الدوال، انحدار السياسة، وخوارزميات التعلم التعزيزي العميق.
المقررات السابقة
- المتطلبات السابقة: COMP 2402 , ( COMP 2404 أو SYSC 3010 أو SYSC 3110 ), ( MATH 1004 أو MATH 1007), ( MATH 1104 أو MATH 1107 ), و ( DATA 1517 أو STAT 2507 ).
الشروط والإجراءات
- المتطلبات السابقة: COMP 2402 , ( COMP 2404 أو SYSC 3010 أو SYSC 3110 ), ( MATH 1004 أو MATH 1007), ( MATH 1104 أو MATH 1107 ), و ( DATA 1517 أو STAT 2507 ).
- محاضرات ثلاث ساعات أسبوعيًا.
نص المرجع بلغته الأصلية
Learn about designing and programming reinforcement learning agents to perform complex tasks in interactive environments. Topics include Markov decision processes, dynamic programming methods, Monte Carlo methods, temporal difference learning, prediction/control with function approximation, policy gradient, and deep reinforcement learning algorithms.
- Prerequisite(s): COMP 2402 , ( COMP 2404 or SYSC 3010 or SYSC 3110 ), ( MATH 1004 or MATH 1007), ( MATH 1104 or MATH 1107 ), and ( DATA 1517 or STAT 2507 ).
- Lectures three hours a week.
المصادر والمراجع
يتم الاحتفاظ بالتواريخ والمصادر لمساعدتك في التحقق من المعلومات. تُعرض ترجمات لتسهيل القراءة؛ المصدر الرسمي هو المرجع للشروط والمتطلبات.
مرجع المصدر : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/