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polytechnique-inf581-2021-源码
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上传时间: 2021-02-28
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在最近的突破，快速增长的数据收集以及众多令人兴奋的应用的推动下，人工智能正受到学术界和工业界的巨大兴趣和投资。
本课程选择了许多在机器学习和自治代理中探索的高级主题，尤其是：
概率图形模型（贝叶斯网络，...）
多输出和结构化输出的预测问题
深度学习架构
搜索和优化方法（光束搜索，ε近似搜索，随机优化，蒙特卡洛方法，...）
顺序预测和决策制定（HMM，顺序蒙特卡洛，贝叶斯滤波，MDP等）
强化学习（Q学习，深度Q学习...）
尽管这些主题是多样且广泛的，但是本课程是围绕将它们全部连接在一起的共同主题开发的，因此每个主题都基于其他主题。
讲座将涵盖相关的理论，实验室将从实践的角度使学生熟悉这些主题。 将对几个实验室作业进行评分，有关强
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