机构名称：
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课程时间表：星期五，06：00 PM-08：50 PM KUPF 205讲师：Jing Li，Jingli@njit.edu，GITC 4419课程概述：增强学习广泛用于许多工程和科学学科，例如自动驾驶，机器人驱动，优化，优化，最佳，心理学，心理学，心理学和Neursosice和Neursosice和Neursodience和Neursocy和Neursody和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursosice和Neursodience。它强调代理商从与环境的直接互动中学习，而无需依靠监督。在机器学习的所有形式中，加强学习是最接近人类的学习。因此，它已成为机器学习，人工智能和神经网络研究中最活跃的研究领域之一。此外，该领域在该行业开发了令人印象深刻的应用程序。本课程涵盖了强化学习中的当前主题，关键概念，经典和现代算法，并包含理论和应用。主题包括但不限于马尔可夫决策过程，探索和剥削，计划，基于价值的学习，政策梯度。学生将介绍有关强化学习，从事书面和编程作业的最新论文，并进行强化学习项目。完成本课程后，学生将能够开始使用加强学习来解决可以指定为MDP的实际问题。暂定时间表：
DS 669-102：加固学习
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