| 培训目标: |
- 了解强化学习基础原理与应用
- 能够熟悉强化学习的基本算法与Q-Learing,Saras,Deep-Q-Network等
- 能够实现基础的强化学习模型设计
- 理解马尔科夫模型
- 熟悉DRL理论
强化学习基础
|
1.马尔科夫决策过程
- 马尔科夫决策过程理论讲解
- MDP中的概率学基础
- 基于GYM的MDP实例讲解
2. 强化学习基础概念介绍
3. 强化学习应用案例介绍:
4. 打造强化学习开发工具箱
- TensorFlow
- Keras
- Anaconda
- XGboost等
5. Keras简介
6. 单智力体强化学习
- 马尔科夫决策过程
- Q函数
- 贪婪算法
- Sarsa算法
- Q-Learning
- Deep Q Network算法
7. 上机案例实践：使用Sarsa算法处理金币问题
8. 上机案例实践：使用Q Learning算法处理金币问题
9. 上机案例实践：使用DQN算法处理CartPole问题
10. Keras-rl简介
- Keras-rl智能体介绍
- Keras-rl智能体通用API
- Keras-rl常用对象
11. 案例：在Keras-rl下使用SARSA算法处理CartPole问题
12. 案例：在Keras-rl下使用DQN算法处理CartPole问题
13.案例：在Keras-rl下使用DQN算法玩Atari游戏 |
| 强化学习进阶与实践 |
1.OpenAI Gym
- OpenAI
- OpenAI Gym
- Hello World OpenAI Gym
- 案例实践：Gym环境使用
2. 恶意程序检测
- PE文件格式概述
- PE文件的节
- PE文件的特征分析
- PE文件节的特征
- 检测模型
3. 智能提升恶意程序检测能力
- Gym Malware介绍
- Gym Malware架构
- PEFeatureExtractor
- Interface
- MalwareManipulator
- DQNAgent
- MalwareEvn
4. 智能提升垃圾邮件检测能力
- 垃圾邮件技术介绍
- 垃圾邮件绕过技术
- Gym-Spam架构
- DQNAgent设计
- Env设计
|
|
如果您想学习本课程，请
预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求，请
订制培训
除培训外，同时提供相关技术咨询与技术支持服务，有需求请发需求表到邮箱soft@info-soft.cn,或致电4007991916
技术服务需求表下载请点击
服务优势：
丰富专家资源，精准匹配相关行业，相关项目技术精英，面向用户实际需求，针对性培训或咨询，互动式交流，案例教学，精品小班，实际工程项目经验分享，快捷高效，节省时间与金钱，少走弯路与错路。
专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
