AI是一門入門簡單，但想深入?yún)s很難的學(xué)科，這也是為什么AI高端人才一直非常緊缺的重要原因。在AI領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，我們可以說機(jī)器學(xué)習(xí)功底決定了一個人的上限也不為過。為什么？機(jī)器學(xué)習(xí)就像物理學(xué)中的數(shù)學(xué)，如果你對數(shù)學(xué)沒有很好地掌握，想深入物理學(xué)科是不太可能的。放到AI領(lǐng)域，不管你做NLP方向也好，還是CV方向也好，只要深入下去，都會發(fā)現(xiàn)跟機(jī)器學(xué)習(xí)息息相關(guān)。

在工作中，你是否能夠利用1-3天的時間來復(fù)現(xiàn)任意頂會的文章？是否能夠按照實(shí)際的場景靈活提出新的模型，或者提出對現(xiàn)有模型的改造？實(shí)際上這些是核心競爭力，同時是走向高端人才必須要經(jīng)歷的門檻。雖然很有挑戰(zhàn)，但一旦過了這個門檻你就會發(fā)現(xiàn)你是市場中的TOP5%.

所以我們設(shè)計了這樣的一門課程，目的就是一個：讓你有機(jī)會成為市場中的TOP5%。我們希望通過這樣的一門課程來增強(qiáng)對機(jī)器學(xué)習(xí)的深入理解，掌握背后的每個細(xì)節(jié)，這一點(diǎn)很重要。這門課程主要包含了凸優(yōu)化、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度貝葉斯以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)，也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域比較主流的四大領(lǐng)域。每個領(lǐng)域都有一定的門檻，但真正經(jīng)歷過之后大概率會驚訝地發(fā)現(xiàn)自己成長了不少。?

下面對每個部分的內(nèi)容詳細(xì)做了介紹，感興趣的朋友們可以來咨詢更多。?

1. 凸優(yōu)化部分

凸優(yōu)化在人工智能領(lǐng)域有著舉足輕重的地位，對于模型的訓(xùn)練實(shí)際上等同于對模型的優(yōu)化。我們平時使用的sgd, adam, adagrad, l-bfgs這類算法均屬于優(yōu)化范疇。在AI的應(yīng)用中，當(dāng)我們構(gòu)造了目標(biāo)函數(shù)之后，接下來的工作就是優(yōu)化部分。那為什么凸優(yōu)化這么重要呢？設(shè)想一下，如果你想設(shè)計一個新的模型，或者在原有的模型基礎(chǔ)做一些創(chuàng)新，那對于新構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù)，你需要懂得如何去優(yōu)化，以及用什么樣的優(yōu)化算法才能解出更好的局部最優(yōu)解。所以，對于想進(jìn)階的AI工程師來說，凸優(yōu)化是必備課，必須要掌握的內(nèi)容。

課程大綱

第一周：凸優(yōu)化基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)目標(biāo)：了解凸優(yōu)化技術(shù)以及應(yīng)用場景，理解凸優(yōu)化技術(shù)的類別、技術(shù)范疇、以及能把凸優(yōu)化技術(shù)跟生活和工作中的問題聯(lián)系在一起。同時，深入理解線性規(guī)劃技術(shù)，以及它在不同場景中的應(yīng)用，并能夠?qū)崿F(xiàn)。

學(xué)習(xí)安排：

- 從優(yōu)化角度理解機(jī)器學(xué)習(xí)

- 凸優(yōu)化的重要性

- 常見的凸優(yōu)化問題

- 線性規(guī)劃以及Simplex Method

- Stochastic LP

- P，NP，NPC問題

- 案例分析：運(yùn)輸中的優(yōu)化問題

- 案例分析：打車中的優(yōu)化問題

- 案例分析：投放運(yùn)營中的優(yōu)化問題

第二周：凸優(yōu)化基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)目標(biāo)：學(xué)習(xí)如何識別凸函數(shù)和如果判定凸函數(shù)，這里會涉及到三種不同的方法以及多個案例講解。同時，本周能學(xué)到二次規(guī)劃相關(guān)的知識，以及能夠用二次規(guī)劃去模擬的實(shí)際問題以及求解方式。?

學(xué)習(xí)安排：

- 如何判斷一個集合是凸集

- 各類凸集以及證明

- 方法1：Prove by Definition

-?方法2：First-order Convexity

- 方法3：Second-order Convexity

- 二次規(guī)劃問題以及凸函數(shù)證明

-?最小二乘問題詳解

- 案例分析：WDM距離計算

-?案例分析：股票投資組合優(yōu)化問題

第三周：常見的凸優(yōu)化問題

學(xué)習(xí)目標(biāo)：學(xué)習(xí)如何識別凸函數(shù)和如果判定凸函數(shù)，這里會涉及到三種不同的方法以及多個案例講解。同時，本周能學(xué)到二次規(guī)劃相關(guān)的知識，以及能夠用二次規(guī)劃去模擬的實(shí)際問題以及求解方式。?

學(xué)習(xí)安排：

- 常見的凸優(yōu)化問題類別

- 半正定規(guī)劃問題（SDP）

- 幾何規(guī)劃問題（GP）

-?非凸函數(shù)的優(yōu)化方法

- 非凸函數(shù)的松弛華

- 整數(shù)規(guī)劃以及松弛華

-?案例分析：Set Cover問題

-?案例分析：Vertex Cover問題

-?案例分析：0-1 Knapsack問題

-?案例分析：Cutting-stock問題

-?案例分析：Max-cut問題

第四周：優(yōu)化與量化投資

學(xué)習(xí)目標(biāo)：作為一個案例章節(jié)，主要學(xué)習(xí)優(yōu)化在量化投資中的應(yīng)用，同時也學(xué)習(xí)常見的量化投資策略。這一章的學(xué)習(xí)一方面可以帶來對新的領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，同時也給其他領(lǐng)域的問題提供思路。??

學(xué)習(xí)安排：

- 量化投資介紹

- 如何閱讀K線圖

- 基于規(guī)則的量化策略

- 基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的量化策略

- 基于LP、QP優(yōu)化的量化策略

- Efficient Frontier, Sharp Ratio

- 量化平臺介紹

第五周：對偶（Duality）

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握對偶相關(guān)的知識，對偶可以算是優(yōu)化領(lǐng)域最為經(jīng)典的一套方法論。學(xué)完本部分之后，可以對已有的模型做改進(jìn)，同時能夠靈活做對偶轉(zhuǎn)換。深入理解對偶領(lǐng)域中的Lower Bound Property，KKT條件，Weak Duality等基本理論。一句話，Duality是優(yōu)化的精華！?

學(xué)習(xí)安排：

- 拉格朗日對偶函數(shù)

- 對偶的幾何意義

- Lower Bound Property

- Weak and Strong Duality

- KKT條件

- LP、QP、SDP的對偶轉(zhuǎn)換

- 對偶的一些應(yīng)用場景

- 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型的對偶轉(zhuǎn)換

- 案例分析：SVM的完整對偶轉(zhuǎn)換

- 案例分析：不同損失函數(shù)的分析

第六周：對偶（Duality）

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握對偶相關(guān)的知識，對偶可以算是優(yōu)化領(lǐng)域最為經(jīng)典的一套方法論。學(xué)完本部分之后，可以對已有的模型做改進(jìn)，同時能夠靈活做對偶轉(zhuǎn)換。深入理解對偶領(lǐng)域中的Lower Bound Property，KKT條件，Weak Duality等基本理論。一句話，Duality是優(yōu)化的精華！?

學(xué)習(xí)安排：

- Gradient Descent

- GD的收斂分析

- Subgradient Method

- Proximal Gradient Descent

- Projected Gradient Descent

- Stochastic Gradient Descent

- Newton's Method

- Quasi-Newton Method

- L-BFGS

- 案例分析：ADMM的分析

- 案例分析：Adadelta, Adam的比較

第七周：優(yōu)化技術(shù)進(jìn)階

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握其他主流的優(yōu)化技術(shù)，這些都屬于比較進(jìn)階的內(nèi)容，需要前面內(nèi)容的基礎(chǔ)。主要掌握Interior Point Method，ADMM等模型。

學(xué)習(xí)安排：

- Mirror Ascent

- 分布式梯度下降法

- Interior Point Method

- ADMM方法

- Sparsity與優(yōu)化關(guān)系

- Combinatorial優(yōu)化

作業(yè)項(xiàng)目：優(yōu)化與量化投資

項(xiàng)目描述：量化投資作為金融領(lǐng)域一大分支，今年來受到了很大的關(guān)注。在這個項(xiàng)目中，我們將使用在課程中已學(xué)過的優(yōu)化技術(shù)來搭建買賣策 略，并在平臺上做回測，最終得到策略的效果。這個項(xiàng)目的主要目的有以下幾種：

1. 了解并掌握量化投資領(lǐng)域，雖然跟很多人的工作關(guān)系不大，但畢竟是一個新興領(lǐng)域，而且跟 AI 技術(shù)的結(jié)合比較緊密，強(qiáng)烈建議借此機(jī)會學(xué)習(xí)。

2. 掌握并實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化技術(shù)，通過編寫真正的策略會真正明白優(yōu)化技術(shù)如何應(yīng)用在工業(yè)界環(huán)境中。

3. 基于給定的優(yōu)化方法，自己試著去改進(jìn)并創(chuàng)造新的優(yōu)化方法，讓回測效果更好。

涉及到的技術(shù)：量化投資、凸優(yōu)化

感興趣的請?zhí)砑幼稍冾檰?/strong>

2. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖上應(yīng)用的模型的統(tǒng)稱，根據(jù)采用的技術(shù)不同和分類方法的不同，又可以分為下圖中的不同種類，例如從傳播的方式來看，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN），圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT，縮寫為了跟GAN區(qū)分），Graph LSTM等等，本質(zhì)上還是把文本圖像的那一套網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)技巧借鑒過來做了新的嘗試。在本次課上，我們著重學(xué)習(xí)關(guān)于圖卷積技術(shù)以及其相關(guān)知識，例如：圖論基礎(chǔ)，GCN的卷積由來和詳解，GAT等相關(guān)邊嵌入模型，以及GCN在各個方向的應(yīng)用。

課程大綱

第一周：GNN相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（1）

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涉及到的基礎(chǔ)理論，包括不同空間的描述，傅里葉變化以及CNN相關(guān)的技術(shù)。

學(xué)習(xí)安排：

-?空間向量和圖論

- Inner Product， Hilbert Space

- 傅里葉變化

- Eigenfunction, Eigenvalue

- CNN的卷積和池化

- 介紹CNN的卷積層

- 如何卷積、信息如何傳遞

- 池化層的作用和基本設(shè)計

- 案例分析：各類矩陣分解方法比較

第二周：GNN相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（2）

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涉及到的基礎(chǔ)理論，包括不同空間的描述，傅里葉變化以及CNN相關(guān)的技術(shù)。?

學(xué)習(xí)安排：

- Subgraph

- Network Motif

- Network Community Detection

- 拉普拉斯算法

- 拉普拉斯矩陣

- SVD，QR分解

- 基于向量機(jī)分解

- Block分解

- 拉普拉斯算子和矩陣的數(shù)學(xué)意義

第三周：圖卷積詳解

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握圖卷積相關(guān)的基本知識，這是理解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本。在本部分，系統(tǒng)性掌握我們目前常使用的GCN模型是如何得出來的，而不是停留在僅僅使用的層面，這里包括ChebNet等我們需要理解的內(nèi)容。?

學(xué)習(xí)安排：

- 圖卷積的幾何意義

- Graph?Filter

- Graph Convolution

- ChebNet

- GCN詳解

- Graph Pooling

- MCMC介紹

- Importance Sampling

- Rejection Sampling?

- 案例分析：基于GCN的推薦

- 案例分析：CNN的權(quán)重剪枝

第四周：邊嵌入的圖卷積

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握Spatial類型圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上跟GCN的構(gòu)造方式是不一樣的，但變得越來越流行。本節(jié)重點(diǎn)掌握GAT以及Attention如何用在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中。??

學(xué)習(xí)安排：

- Spatial Convolution

- Mixture Model Network

- Attention機(jī)制

- Graph Attention Networks(GAT)

- Edge Convolution

-?EGCN, Monet

- 近似優(yōu)化問題

- 減少計算量的介紹

- 案例分析：Attention機(jī)制剖析

第五周：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)與應(yīng)用

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握改進(jìn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它背后的思路。這種能力可以帶給你，今后在工作中遇到類似的問題，你也有能力做一些模型上的改進(jìn)！

學(xué)習(xí)安排：

- NRI

-?Relative Position與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓展

- Relative GCN

-?融入Edge特征

- Knowledge GCN

- ST-GCN

- Graphsage的設(shè)計

- Graphsage的應(yīng)用

- 案例分析：基于圖的文本分類案例

- 案例分析：基于圖的閱讀理解

第六周：其他的常見圖模型

學(xué)習(xí)目標(biāo)：除了GCN，GAT等主流圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之外，還有一些非常流行的圖模型。本節(jié)主要幫助學(xué)員掌握此類模型，包括Deepwalk, Node2Vec等非常有價值的模型。

學(xué)習(xí)安排：

- GNN的其他變種

- Deep Walk模型

- Node2Vec模型

- Struc2Vec模型

- HyperGCN模型

- HGCN的設(shè)計和應(yīng)用

作業(yè)項(xiàng)目：基于GCN的鏈路預(yù)測

項(xiàng)目描述：鏈路預(yù)測(Link Prediction)是通過已知的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等信息預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中尚未產(chǎn)生連邊的兩個節(jié)點(diǎn)之間產(chǎn)生鏈接的可能性。近幾年在線社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展非常迅速，鏈路預(yù)測可以基于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)去預(yù)測哪些尚未結(jié)交的用戶“應(yīng)該是朋友”，并將此結(jié)果作為“朋友推薦”發(fā)送給用戶：如果預(yù)測足夠準(zhǔn)確，顯然有助于提高相關(guān)網(wǎng)站在用戶心目中的地位，從而提高用戶對該網(wǎng)站的忠誠度。另外，鏈路預(yù)測的思想和方法，還可以用于在已知部分節(jié)點(diǎn)類型的網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測未標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)的類型——這可以用于判斷一篇學(xué)術(shù)論文的類型或者判斷一個手機(jī)用戶是否產(chǎn)生了切換運(yùn)營商(例如從移動到聯(lián)通)的念頭。

涉及到的技術(shù)：GCN，GAT，KGCN，相似度計算，圖論

感興趣的請?zhí)砑幼稍冾檰?/strong>

3. 貝葉斯深度學(xué)習(xí)

貝葉斯深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)迅速崛起的技術(shù)，融合了深度學(xué)習(xí)和貝葉斯核心技術(shù)，使得模型本身可以更好地捕獲數(shù)據(jù)中的不確定性，同時也能預(yù)測出結(jié)果的不確定性，同時貝葉斯模型也比較適合小數(shù)據(jù)量的場景。通過本次課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員能夠系統(tǒng)性掌握貝葉斯核心技術(shù)，包括MCMC，變分法，VAE, 貝葉斯優(yōu)化，主題模型，對抗學(xué)習(xí)，以及如何應(yīng)用在不同的場景中，既有助于應(yīng)用層面上的提升，也有助于科研。

課程大綱

第一周：貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握貝葉斯基本理論、掌握最大似然與貝葉斯估計之間的區(qū)別，以及跟集成模型之間的關(guān)系。了解貝葉斯學(xué)習(xí)中的兩種近似算法，MCMC與VI以及區(qū)別。同時，掌握如何解決具體的貝葉斯學(xué)習(xí)問題。?

學(xué)習(xí)安排：

-?貝葉斯定理

- MLE、MAP以及貝葉斯估計

- 集成模型與貝葉斯方法比較

- 貝葉斯推理中的困難

- 貝葉斯近似算法介紹

- 案例分析：基于貝葉斯的股價預(yù)測

- 案例分析：貝葉斯線性回歸

-?案例分析：Probabilistic Programming

- 案例分析：Edwin的使用以及實(shí)戰(zhàn)

第二周：貝葉斯樸素貝葉斯與主題模型

學(xué)習(xí)目標(biāo)：系統(tǒng)性掌握主題模型的細(xì)節(jié)，包括它的背景、生成過程以及推理。通過此學(xué)習(xí)，同時也可以掌握跟貝葉斯樸素貝葉斯之間的聯(lián)系，以及在生成邏輯中的差異。??

學(xué)習(xí)安排：

-?樸素貝葉斯模型回顧

- 貝葉斯樸素貝葉斯的生成過程

- 概率圖的表示

- 主題模型的應(yīng)用

- 主題模型的生成過程

- 主題模型的應(yīng)用場景

-?案例分析：LDA的代碼剖析

-?案例分析：基于LDA的文本分析

-?案例分析：Bayesian-LSTM的文本分析

第三周：MCMC采樣技術(shù)

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握各類采樣技術(shù)，特別是吉布斯采樣，也是MCMC中最為重要的一項(xiàng)技術(shù)。另外，完完整整地掌握LDA的所有詳細(xì)的推導(dǎo)細(xì)節(jié)。?

學(xué)習(xí)安排：

-?MCMC采樣技術(shù)介紹

- 狄利克雷分布

- 吉布斯采樣

- 貝葉斯樸素貝葉斯求解

- LDA與吉布斯采樣

- 各類采樣技術(shù)介紹

-? Importance Sampling?

-? Rejection Sampling?

-??案例分析：不同采樣技術(shù)實(shí)現(xiàn)與比較

第四周：變分法技術(shù)

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握近似算法中另外一個最核心的技術(shù)-變分法。掌握如何設(shè)計變分參數(shù)、如何優(yōu)化變分的目標(biāo)函數(shù)以及最后的模型的預(yù)測。這里涉及到KL散度、ELBo、和優(yōu)化等內(nèi)容。?

學(xué)習(xí)安排：

- KL散度

- ELBo的構(gòu)造

-?變分法的目標(biāo)函數(shù)

- 坐標(biāo)下降法

- 求解LDA的參數(shù)

- 變分參數(shù)的設(shè)計

-?SVI的介紹

-?基于SVI求解LDA

- 案例分析：在推薦領(lǐng)域中的應(yīng)用

-?案例分析：如何設(shè)置合適的prior

第五周：貝葉斯深度學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握如何通過貝葉斯深度學(xué)習(xí)模型去量化模型和數(shù)據(jù)中的不確定性，主要學(xué)習(xí)MC Dropout等技術(shù)。同時掌握深度生成模型技術(shù)以及它們的應(yīng)用。?

學(xué)習(xí)安排：

- 貝葉斯深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用

- 貝葉斯與VAE

-?Reparameterization Trick

-?深度生成模型

-?貝葉斯模型與不確定性分析

-?MC Dropout

-?案例分析：基于VAE的文本生成

第六周：貝葉斯深度學(xué)習(xí)與自然語言處理

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握貝葉斯深度學(xué)習(xí)在自然語言處理任務(wù)中的應(yīng)用，包括命名實(shí)體識別、文本分析等任務(wù)。?同時，掌握Adversial Attack相關(guān)的技術(shù)，以及它跟貝葉斯方法論之間的關(guān)系。?

學(xué)習(xí)安排：

- 貝葉斯序列模型

-?詞性標(biāo)注與實(shí)體識別

-?Adversial Learning

-?Adversial Attack

-?基于GNN的Adversial Learning

- 案例分析：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的命名實(shí)體識別

-?案例分析：基于貝葉斯深度學(xué)習(xí)的文本分析

作業(yè)項(xiàng)目：基于修改版LDA的情感分析

項(xiàng)目描述：本項(xiàng)目的目的是如何基于LDA來自動抽取文本中的情感，這個項(xiàng)目涉及到對于LDA模型的改造以及對于新模型的推導(dǎo)，具有一定的挑戰(zhàn)。在本項(xiàng)目中，我們會一步步引導(dǎo)學(xué)員去設(shè)計模型，并對模型做出吉布斯采樣的全部推導(dǎo)過程以及實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)。通過此項(xiàng)目，學(xué)員會親身體會整個貝葉斯模型的設(shè)計和訓(xùn)練過程。

涉及到的技術(shù)：主題模型，吉布斯采樣，Collapsed吉布斯采樣，無監(jiān)督情感分析

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4. 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，相較于機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典的有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，強(qiáng)化學(xué)習(xí)最大的特點(diǎn)是在交互中學(xué)習(xí)（Learning from Interaction）。Agent在與環(huán)境的交互中根據(jù)獲得的獎勵或懲罰不斷的學(xué)習(xí)知識，更加適應(yīng)環(huán)境。RL學(xué)習(xí)的范式非常類似于我們?nèi)祟悓W(xué)習(xí)知識的過程，也正因此，RL被視為實(shí)現(xiàn)通用AI重要途徑。<br>通過融合深度學(xué)習(xí)，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)迅速在圍棋，游戲等場景取得了超越人類的表現(xiàn)。通過本次課程，學(xué)員能夠系統(tǒng)的掌握深度學(xué)習(xí)框架及核心技術(shù)，包括 Markov Desision Process, Monte Carlo Control, SARSA, Q learning, Value Approximation, Deep reinforcement Learning ,及強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲，自然語言中， 推薦的應(yīng)用過程，即有助于應(yīng)用層面上的提升，也給科研提供新的思路與方向。

課程大綱

第一周：強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（1）

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)最基本的知識，包括MDP， Bellman Equation以及動態(tài)規(guī)劃，這些對后續(xù)的學(xué)習(xí)是必須的。?

學(xué)習(xí)安排：

-?Markov Decision Process(MDP)

-?Bellman Equation

- Dynamic Programming

- Model-free Prediction

-?Monte Carlo Leanring

- TD Learning?

第二周：強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（2）

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)最基本的知識，包括Model free policy，Monte Carlo Control, Q-Learning等。?

學(xué)習(xí)安排：

-?Model-free control

-?On-policy Monte Carlo Control

- On-policy TD learning

- SARSA, SARSA Lambda

- Off-policy

- Importance Sampling

- Q-learning

- 案例分析：Atari的實(shí)現(xiàn)以及講解

第三周：強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心方法論，能把相應(yīng)的技術(shù)應(yīng)用在自己的問題當(dāng)中。主要的技術(shù)涉及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。?

學(xué)習(xí)安排：

- Policy Gradient

- Deep?reinforcement learning

- Actor?critic

- Advanced?reinforcement learing

-?案例分析：RL在文本生成中的應(yīng)用

第四周：探索、實(shí)施、推薦系統(tǒng)

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)在online learning的應(yīng)用，包括各類multi-armed bandit算法，以及在推薦中的應(yīng)用。?

學(xué)習(xí)安排：

- Multi-armed Bandits

- Explore and Exploit

-?Thompson Sampling

- Epsilon Greedy

-?Upper Confidence Bound

- Epsilon Greedy

-?UCB

- 案例分析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)與推薦系統(tǒng)

第五周：多智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)與稀疏Reward的設(shè)計

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的多智能體學(xué)習(xí)和各種Reward設(shè)計方法，能夠靈活在自身的問題中應(yīng)用起來。?

學(xué)習(xí)安排：

- Multi agent Reinforcement Learning

- Sparse Reward Design

- Inverse RL

- AlphaGo詳解

第六周：強(qiáng)化學(xué)習(xí)在NLP、量化和游戲中的應(yīng)用

學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)在主流場景中的應(yīng)用，包括自然語言處理、量化投資以及游戲。?

學(xué)習(xí)安排：

- 案例分析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景

- 案例分析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用

- 案例分析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)在量化投資中的應(yīng)用

- 案例分析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用

- SeqGan講解

作業(yè)項(xiàng)目：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)搭建游戲智能體

項(xiàng)目描述：本項(xiàng)目 (coursework) 旨在實(shí)踐并設(shè)計強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來探索，解決解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題。其中包括模擬HFO （ Half Field Offence）及 Flappy Bird。通過此項(xiàng)目，期望同學(xué)們能充分理解，并可掌握，應(yīng)用 （但不限于） ：狀態(tài)State, 動作Action, MDP（ 馬爾可夫決策過程）。State value function ，State Action value function 如何進(jìn)行估計，迭代及預(yù)測。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對Value Approximation進(jìn)行評估, 并進(jìn)行Policy優(yōu)化。Exploration 和 Exploitation 的平衡優(yōu)化也將會在本項(xiàng)目的最后進(jìn)行探索。。

涉及到的技術(shù)：MDP建模，Q Learning，Monte Carlo control，Value Iteration, Deep Q Learning

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我們專注人工智能人才培養(yǎng)4年，在AI領(lǐng)域，國內(nèi)屬于最頭部的人才培養(yǎng)黃埔院校。在AI人才培養(yǎng)上，已跟京東、騰訊等大廠一直建立者良好的戰(zhàn)略合作關(guān)系，學(xué)員也來自斯坦福、伯克利、清華、北大等世界級名校。

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姓名：錢**

學(xué)校專業(yè)：中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 2018級本科畢業(yè)生

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跳槽方向：算法工程師?

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學(xué)校專業(yè)：中科院自動化所 智能控制與計算智能 2020級博士畢業(yè)生

原工作單位：中國科學(xué)院自動化研究所-智能系統(tǒng)與工程研究中心-實(shí)習(xí) 年薪5萬

跳槽方向：ML算法工程師

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美國南加州大學(xué)博士

曾任獨(dú)角獸金科集團(tuán)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家、美國亞馬遜和高盛的高級工程師

金融行業(yè)開創(chuàng)知識圖譜做大數(shù)據(jù)反欺詐的第一人

先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等國際會議上發(fā)表過15篇以上論文

楊老師

推薦系統(tǒng)，計算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)＜?/p>

香港城市大學(xué)博士，加州大學(xué)美熹德分校博士后

主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)，圖卷積，圖嵌入的研究

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王老師

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先后任職于亞馬遜，華為，平安科技等AI研發(fā)部門

主要從事機(jī)器閱讀理解，信息檢索，文本生成等方向的研究

先后在AAAI, ICLR等發(fā)表數(shù)篇論文，擁有多項(xiàng)國家發(fā)明專利

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