【Udemy中英字幕】Reinforcement Learning for Operations Research Problems

运筹学问题的强化学习

利用强化学习的力量来解决人类面临的一些最严峻的挑战！

讲师：Hadi Aghazadeh

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

你将学到什么

• 强化学习基础知识：了解强化学习在解决复杂人工智能挑战方面的核心原理和意义。
• 资源分配动态规划：开发策略迭代框架来优化资源分配，最大限度地提高整体性能。
• 优化库存管理和路线规划：实施 Q-Learning 代理来解决库存优化和路线规划问题，找到最佳策略。
• 深度强化学习的自定义环境：设计和构建自定义环境来训练深度强化学习模型来解决现实世界的路线规划问题。
• 深度 Q 网络 (DQN) 实际应用：应用 DQN 解决现实世界的路线规划问题，在实践中体验深度 RL 的强大功能。

要求

• 建议对 Python 编程有基本的了解，以增强对编码部分的理解和熟练程度。

描述

您准备好释放人工智能的全部潜力了吗？加入我们在 Udemy 上激动人心的课程，我们将深入了解强化学习的世界，这是无数简化我们生活的人工智能突破背后的驱动力。现在，是时候利用这项强大的技术并将其应用于人类面临的一些最具挑战性的问题了。

在工业和个人追求中，规划和调度问题由于其复杂性而构成了巨大的障碍。但不要害怕！强化学习提供了一种解决方案来突破这些障碍并优化运营，从而降低成本并使世界变得更美好。

如果您着迷于运筹学的奇迹，从资源分配和生产计划到库存优化和路线查找，那么本课程就是为您量身定制的。学习利用强化学习算法的令人印象深刻的功能，并充满信心地应对这些现实世界的挑战。

我们的综合课程将带您踏上强化学习理论的启发之旅，揭示其与运筹学问题的联系。清楚地了解理论后，我们将深入实践编码练习，使用 Python 和基本库从头开始构建一切。

当您可以通过练习掌握知识时，为什么要满足于被动学习呢？您将从头开始实现所有代码，确保深入理解材料并提高解决问题的能力。

从动态规划开始，我们将解决资源分配问题，然后使用 Q 学习进行库存优化和路线规划。随着我们的进步，我们将接受终极挑战：从头开始将深度强化学习应用到现实世界的项目中。从头开始设计环境并采用先进的 PyTorch 深度学习框架，您将有信心使用强化学习解决任何运筹学问题。

在本课程结束时，由于您对其独特结构及其实际应用的牢固掌握，您将能够将强化学习应用于任何运筹学问题。加入我们这个激动人心的旅程，让我们一起学习，改变我们解决复杂问题的方式！

你准备好踏上这场惊心动魄的冒险了吗？立即注册，迈出成为强化学习专家的第一步！

本课程适合谁：

• 应用数据科学家
• 机器学习开发人员
• 运筹学专家
• 数据分析师
• 规划和调度专家