OpenAI research, DeepMind research, Google research, Microsoft research
Hello I am Nitsan Soffair, a Deep RL researcher at BGU.
In my State-of-the-art Research of Deep Reinforcement-learning course you will get the newest state-of-the-art Deep reinforcement-learning research knowledge.
You will do the following
Get state-of-the-art research knowledge regarding
OpenAI research
DeepMind research
Google research
Microsoft research
Validate your knowledge by answering short quizzes of each lecture.
Be able to complete the course by ~2 hours.
Topics
Advanced exploration methods
Chatbot based Deep RL
Evaluation strategies
Advanced RL metrics
Navigating robot get human language instructions
Merging on-policy and off-policy gradient estimation
Hierarchical RL
More advanced topics
Syllabus
OpenAI research
Emergent Tool Use from Multi-Agent Interaction
Learning Dexterity
Emergent Complexity via Multi-Agent Competition
Competitive Self-Play Better Exploration with Parameter Noise
Proximal Policy Optimization
Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning
DeepMind research
Recurrent Experience Reply in distributed Reinforcement-learning
Maximum a Posteriori Policy Optimization
NeuPL: Neural Population Learning
Learning more skills through optimistic exploration
When should agents explore?
Google brain research
QT-Opt: Scalable Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Manipulation
FollowNet: Robot Navigation by Following Natural Language Directions with Deep Reinforcement Learning
Interpolated Policy Gradient: Merging On-Policy and Off-Policy Gradient Estimation for Deep Reinforcement Learning
Scalable Deep Reinforcement Learning Algorithms for Mean Field
Value-Based Deep Reinforcement Learning Requires Explicit Regularisation
Air Learning: a deep reinforcement learning gym for autonomous aerial robot visual navigation
Deep Reinforcement Learning at the Edge of the Statistical Precipice
Exploration in Reinforcement Learning with Deep Covering Options
Microsoft research
Deep Reinforcement-learning for Dialogue Generation
Resources
OpenAI papers
DeepMind papers
Google papers
Microsoft papers
Investigación de vanguardia del aprendizaje por refuerzo profundo
OpenAI research, DeepMind research, Google research, Microsoft research”
Este curso es GRATIS
¿Quieres más cursos gratis?
Únete a nuestro canal en Telegram con cientos de cursos gratis publicados diariamente
Curso gratis en Udemy
Con los cursos gratis de Udemy puedes aprender muchas cosas sin tener que gastar en ello. Pero primero debes tener en cuenta varias cosas:
Contenido Gratuito
Los cursos gratis de Udemy te permiten aprender nuevas cosas sin tener que pagar. Aprovecha la oportunidad.
Aprendizaje
Pon en práctica todos tus conocimientos aprendidos. Realiza increíbles proyectos basados en el mundo real.
Limites
Debes tener en cuenta que todos los cursos gratuitos de Udemy son de máximo 2 horas y no incluyen un certificado.
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
Aunque los cursos son colocados de manera gratuita, es posible que el autor del curso pueda cambiarlos a modalidad de pago, por lo cual te recomendamos revisar muy bien las características del curso.
Para obtener el curso de manera gratuita usa el siguiente botón:
Deja tus comentarios y sugerencias
Sobre Facialix
Facialix es un sitio web que tiene como objetivo apoyar en el aprendizaje y educación de jóvenes y grandes. Buscando y categorizando recursos educativos gratuitos de internet, de esta manera Facialix ayuda en el constante aprendizaje de todos.