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留學(xué)中介口碑查詢
開(kāi)始日期:
2023年7月8日
專業(yè)方向:
計(jì)算機(jī)與人工智能
導(dǎo)師:
Patrick(牛津大學(xué) University of Oxford 終身教授)
課程周期:
2周在線科研+2周線下面授
語(yǔ)言:
英文
建議學(xué)生年級(jí):
大學(xué)生
項(xiàng)目產(chǎn)出:
2周在線科研+2周深入面授科研與實(shí)驗(yàn)室Workshop 與諾貝爾獎(jiǎng)得主交流機(jī)會(huì) 學(xué)術(shù)報(bào)告 優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)(共同一作或獨(dú)立一作可選) 結(jié)業(yè)證書(shū) 成績(jī)單
項(xiàng)目介紹:
項(xiàng)目?jī)?nèi)容涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心理論和技能,具體包括遺傳算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架、Q-learning、行動(dòng)者-批評(píng)(actor-critic;AC)模型、馬爾可夫決策過(guò)程、優(yōu)化控制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(graph neural networks; GNN)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(Auto ML)等。學(xué)生通過(guò)項(xiàng)目了解如何開(kāi)發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)力軟件,在結(jié)束時(shí)提交項(xiàng)目個(gè)性化研究課題報(bào)告,進(jìn)行成果展示。 個(gè)性化研究課題參考: 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在博弈論中的應(yīng)用:類alpha算法開(kāi)發(fā) 利用經(jīng)驗(yàn)留存解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需樣本太多問(wèn)題的可行性分析 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的機(jī)器獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)置方法迭代 為強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)擬合的特定場(chǎng)景重新建模的自動(dòng)過(guò)程研究 具有精確尺度估計(jì)的動(dòng)作-評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)函數(shù)