Practical_RL: 一门实用的强化学习课程

Practical_RL:实用强化学习课程介绍

Practical_RL是由Yandex数据学院开发的一门开放式强化学习课程,旨在为学生提供实用的强化学习知识和技能。该课程在HSE和YSDA校园内授课,同时也对在线学生友好(支持英语和俄语)。

课程理念

Practical_RL课程秉承以下三个主要理念:

1. 优化好奇心 - 对于课程中没有深入涵盖的内容,会提供更多相关信息和材料的链接。作业中还会包含额外的挑战部分,供学生深入探索。

2. 实用性优先 - 课程涵盖解决强化学习问题所需的所有基本内容,不回避技巧和启发式方法。每个主要概念都配有实验,让学生在实际问题中"感受"这些概念。

3. Git课程 - 鼓励学生通过Pull Request对课程做出贡献,如改进课程内容、修正错误、添加有用链接、优化代码等。

这种开放式的教学方法使得课程内容能够不断完善和更新,为学生提供最新、最实用的强化学习知识。

课程信息

• 课程讲义可在这里获取。
• YSDA & HSE学生可加入Telegram聊天室。
• 提供了在线学生生存指南。
• 设有匿名反馈表单。

课程提供了多种虚拟环境选项:

• Google Colab - 设置open -> github -> yandexdataschool/pracical_rl -> {分支名称},然后选择任意notebook。
• 在本地机器上安装依赖(推荐)。
• 或使用Azure Notebooks。

课程大纲

课程大纲涵盖了强化学习的各个方面,从基础到高级主题。以下是主要内容概览:

1. 介绍 - 强化学习问题、决策过程、随机优化等。

2. 基于价值的方法 - 折扣奖励MDP、价值迭代、策略迭代等。

3. 无模型强化学习 - Q-learning、SARSA、离线vs在线算法等。

4. 深度学习回顾 - 深度学习基础、使用卷积网络进行简单图像分类。

5. 近似(深度)强化学习 - 无限/连续状态空间、价值函数近似、收敛条件等。

6. 探索 - 上下文赌臂问题、Thompson采样、UCB等。

7. 策略梯度方法 - 策略梯度、REINFORCE/交叉熵方法、优势actor-critic等。

8. 序列模型的强化学习 - 循环神经网络、LSTM、GRU等。

9. 部分可观测MDP - POMDP简介、POMDP学习和规划。

10. 高级基于策略的方法 - 信任区域策略优化、确定性策略梯度等。

11. 基于模型的强化学习 - 模型规划、模仿学习、逆强化学习等。

12. 其他高级主题 - 课程未涵盖的其他有趣强化学习主题。

每周的课程都包括讲座和研讨会,学生可以通过实践问题来巩固所学知识。课程还提供了丰富的额外资源,如RL阅读小组等。

课程团队

课程由多位专家共同开发和教授,包括:

• Pavel Shvechikov - 讲座、研讨会、作业检查、阅读小组
• Nikita Putintsev - 研讨会、作业检查、组织工作
• Alexander Fritsler - 讲座、研讨会、作业检查
• Oleg Vasilev - 研讨会、作业检查、技术支持
• 等多位其他贡献者

贡献与致谢

课程借鉴了多个优秀资源,包括:

• Berkeley AI课程的图片
• 大量参考CS294
• Scitator提供的多个TensorFlow作业
• arogozhnikov的大量修复

此外,还有许多其他贡献者参与了课程的开发和完善。课程团队欢迎并鼓励更多人参与贡献,共同打造这门优秀的开放式强化学习课程。

Practical_RL课程通过其开放、实用和互动的教学方法,为学生提供了一个深入学习强化学习的绝佳平台。无论是校内学生还是在线学习者,都能从这门课程中获得宝贵的知识和实践经验,为未来在人工智能和机器学习领域的发展奠定坚实基础。

通过这门课程,学生不仅能掌握强化学习的理论知识,还能通过实践项目和作业培养解决实际问题的能力。课程的开放性也鼓励学生积极参与,贡献自己的想法,这种协作学习模式有助于培养学生的创新思维和团队合作能力。

总的来说,Practical_RL是一门全面、实用且富有挑战性的强化学习课程,为有志于在这一领域深耕的学习者提供了宝贵的学习机会。无论你是强化学习的新手,还是希望提升技能的从业者,这门课程都能为你的学习和职业发展带来巨大价值。