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增强学习课程| Dimitri P. Bertsekas
Bertsekas教授因其著作《神经动力学节目》（Neuro-Dynamic Programming）的界面和科学之间的界面中的卓越奖而获得了Informs奖，该奖项（与John Tsitsiklis合着），2001年的AACC John R. Ragazzini教育奖，2009年的AACC RICH奖，2014年AAC批准了2014年的ACC奖。 Khachiyan优化终身成就奖，2015年MOS/Siam George B. Dantzig奖和2022年IEEE Control Systems奖。2018年，他与他的合着者约翰·蒂西克利（John Tsitsiklis）分享了2018年，为约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）理论奖提供了研究专着“平行和分布式计算”和“神经动态程序”的贡献。贝特塞卡（Bertsekas）教授于2001年当选为美国工程学院的“对优化/控制理论的基础研究，实践和教育，尤其是其在数据通信网络中的应用”。
强化学习课程：第二版
Bertsekas教授因其著作《神经动力学节目》（Neuro-Dynamic Programming）的界面和科学之间的界面中的卓越奖而获得了Informs奖，该奖项（与John Tsitsiklis合着），2001年的AACC John R. Ragazzini教育奖，2009年的AACC RICH奖，2014年AAC批准了2014年的ACC奖。 Khachiyan优化终身成就奖，2015年MOS/Siam George B. Dantzig奖和2022年IEEE Control Systems奖。2018年，他与他的合着者约翰·蒂西克利（John Tsitsiklis）分享了2018年，为约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）理论奖提供了研究专着“平行和分布式计算”和“神经动态程序”的贡献。贝特塞卡（Bertsekas）教授于2001年当选为美国国家工程学院的“对优化/控制理论的基础研究，实践和教育的开创性贡献”。
深度强化学习
[1] R. Sutton和A. Barto，《加固学习简介》，麻省理工学院出版社，1998年。[2] C. Szepesvari，《增强学习算法》，Morgan＆Claypool Publishers，2010年。[3] C. Watkins，从延迟的奖励中学习，博士学位论文，剑桥大学，英格兰，1989年。[4] M. Wiering和M. Van Otterlo，加固学习：最新的ART，Springer，2014年。[5] M. Puterman，马尔可夫决策过程：离散随机动态编程，Wiley，1994年。[6] D. P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，第一卷和II，雅典娜科学，2017年。[7] W. B. Powell，近似动态编程，Wiley，2011年。[8]选定的纸
ASEN/CSCI 5264：不确定性下的决策
•理查德·S·萨顿（Richard S. Sutton）和安德鲁·G·巴托（Andrew G.麻省理工学院出版社，2018年。$ 80.00，在线获得：http：//incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html•Dimitri P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，雅典娜Scientific，2012年（第4版）。$ 134.50•Mykel J. Kochenderfer，不确定性下的决策：理论与应用，麻省理工学院出版社，2015年。$ 70.00，在线获取：https：//ieeexplore.ieee.org/book/7288640•汤姆·夸（Tom Kwong），朱莉娅（Julia）的动手设计模式和最佳实践，Packt Publishing，2020年。$ 39.99•Stefano Albrecht，Filippos Christianos和Lukas Schafer，多代理增强学习：Foun-Dates和现代方法。在线获得：https：//www.marl-book.com/•劳拉·格雷瑟（Laura Graesser），瓦·洛恩（Wah Loon Keng），《深度加固学习的基础：python的理论与实践》。皮尔逊教育，2020年。$ 50.00。
EEE598：机器人技术中的加固学习
EEE598：机器人技术讲师中的加固学习：Jennie SI，博士学位。Professor Department of Electrical Engineering Contact: si@asu.edu 1) please use this email for prompt response 2) please use an informative subject line such as “EEE598, question about xyz” Zoom link for office hours (TBA): OFFICE HOURS: M W 8:45pm-10:00pm PREREQUISITES : Basic knowledge of linear algebra, differential/difference equations, basic concept of feedback control, computer coding experience, or instructor 赞同。教科书：精选论文，书籍章节，有关强化学习和机器人技术的笔记•R。S。Sutton和A. G. Barto。强化学习：介绍，2018•D。E. Kirk。最佳控制理论：简介，1970年•D。P. Bertsekas。强化学习与最佳控制，2019年•F。L. Lewis，D。Vrabie和K. G. Vamvoudakis“强化学习和反馈控制” IEEE Control Systems Magazine，第32卷，第32页，2012年，P.76-105课程描述
量子强盗
许多决策问题涉及通过与环境互动并观察这些相互作用产生的奖励来学习。在机器学习领域，这一研究属于所谓的增强学习（RL）和训练与环境相互作用的人工剂的算法（Sutton和Barto，2018; Kaelbling et et and; Kaelbling等人。，1996; Bertsekas和Tsitsiklis，1996）。我们在这里对匪徒家族问题的最佳手臂识别（BAI）问题感兴趣，这与RL问题集有关，其中与环境的互动会产生立即奖励以及不必要的长期计划（请参阅Lattimore和Szepesvári，2020年的长期计划）。更确切地说，我们对BAI问题的量子版本感兴趣，为此我们设计了能够解决该问题的量子算法。Quantum机器学习是量子计算和机器学习界面上的一项研究场，目的是使用量子计算范式和技术来提高学习算法的速度和性能（Wittek，2014; Biamonte等人。 ，2017年； Ciliberto等。 ，2018年； Schuld和Petruccione，2018年）。 量子计算中的一个基本概念是量子叠加，这是量子算法（1996年）之类的量子算法（最受欢迎的量子算法之一）成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题，否，2017年； Ciliberto等。，2018年； Schuld和Petruccione，2018年）。量子计算中的一个基本概念是量子叠加，这是量子算法（1996年）之类的量子算法（最受欢迎的量子算法之一）成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题，否
国家理工学院赖布尔电子和电信学期：VI
NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY RAIPUR DEPARTMENT OF ELECTRONICS AND TELECOMMUNICATION Semester: 6 Code: ET20611 Subject: Data Communication and Networking Credits: 4 Total Theory Periods: 30 Total Tutorial Periods: 10 UNIT I INTRODUCTION TO INTERNET: Network edge, end systems, clients, servers, connectionless and connection oriented services, Network code, Access networks, ISPs and internet backbone, Delay and loss in packet switched network.分层体系结构：协议服务和分层，OSI参考模型，TCP/IP的概述，Berkeley API，C中的介绍性套接字编程，应用程序层协议和TCP/IP UTILITION。单元II数据链接层：点对点协议和服务模型，ARQ协议和可靠的数据传输服务，停止和等待，Go-back-N，选择性重复，滑动窗口流量控制，同步服务的时机恢复，TCP可靠的流服务和流量控制。数据链接控件：框架，HDLC数据链接控制，使用数据包多路复用器共享链接共享。单元III中型访问控制：随机访问，Aloha，插槽Aloha，CSMA，CSMA CD，调度方法的调度方法，用于中等访问控制，预订系统，投票，通过标记戒指，比较，MAC的延迟性能：频道的性能：频道的性能与爆发的交通，投票和随机访问，随机访问，随机访问，随机访问和CSMACD。局部网络：LAN协议，以太网，令牌环，无线LAN和IEEE 802.11标准。教科书：1。通讯网络，第2版，莱昂·加西亚（Leon-Garcia），i widjaja，麦格劳山（McGraw Hill）教育印度。2。计算机网络：上自上而下的方法，第5版，J F Kurose，K W Ross，Pearson Education。3。2。单元IV数据包交换网络：数据包网络拓扑，数据报和虚拟电路，数据包网络中的路由，最短路由路由，ATM网络，数据包级别的流量管理，流量管理处的流量管理，流量级别，流量管理级别的流量管理。单元V TCP/IP：体系结构和协议，IP数据包，地址，子网，IP路由，CIDR，地址分辨率，反向地址分辨率，碎片和重新组装，ICMP，IPV6，UDP，UDP，传输控制协议，Internet路由协议，Multicast路由协议，DHCP，NAT和移动IP。Behrouz A. Forouzan，“数据通信和网络”，Tata McGraw-Hill，2004年。参考书：1。数据网络，2 ED，D P Bertsekas，R G Gallagar，Prentice Hall。计算机和通信网络的分析，F Gebali，Springer，2008年。