高手问答第 282 期 —— 学霸带你入门强化学习 顶

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高手问答第 282 期 —— 学霸带你入门强化学习
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现在强化学习越来越热,作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法,在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。同时,强化学习对应的岗位高薪、前景广阔,吸引了许多人学习。

但是,是强化学习的学习门槛很高,光入门就特别难。如果能有学霸的帮忙,那可就能事半功倍了!

OSCHINA 本期高手问答 (5 月 13日 -5 月 19日) 我们请来了 @王琦 @杨毅远 @江季老师和大家一起探讨关于强化学习相关的问题。

可讨论的问题包括但不限于:

1.强化学习如何入门

2. 人工智能相关岗位实习面试等做哪些准备?

3. 强化学习技巧等

或者其它相关问题,也欢迎大家积极提问!

嘉宾介绍

王琦

《Easy RL:强化学习教程》作者,中国科学院大学硕士在读,Datawhale成员。主要研究方向为深度学习、数据挖掘。曾获中国大学生计算机设计大赛二等奖、亚太地区大学生数学建模竞赛 (APMCM)二等奖和“挑战杯”全国竞赛江苏省选拔赛二等奖,发表 SCI/EI 论文3篇。

杨毅远

《Easy RL:强化学习教程》作者,清华大学硕士在读, Datawhale成员。主要研究方向为时空数据挖掘、智能传感系统、深度学习。曾获全国大学生智能汽车竞赛总冠军、中国国家奖学金,发表SCI/EI论文7篇,其中以第一作者身份在SCI的Q1区、Q2区及中国计算机学会(CCF)A、B类会议中发表论文4篇。

江季

《Easy RL:强化学习教程》作者,北京大学硕士在读, Datawhale成员。主要研究方向为强化学习、机器人。曾获大学生电子设计竞赛——2018年嵌入式系统专题邀请赛(英特尔杯)一等奖,发表顶会论文1篇、专利2项。

为了鼓励踊跃提问,人民邮电出版社会在问答结束后从提问者中抽取 5 名幸运用户赠予《Easy RL:强化学习教程》一书。

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OSChina 高手问答一贯的风格,不欢迎任何与主题无关的讨论和喷子。

下面欢迎大家就强化学习相关的问题@王琦 @杨毅远 @江季老师提问,请直接回帖提问。

回答

感谢,如果是自学,不知道要跑起这套强化学习需要什么系统资源?谢谢

哇,这也是我可以看的吗?哈哈哈,开个玩笑。
最近两年一直在学习深度学习,刚刚才初觉入门,简单业务能根据业务需求来设计和优化神经网络。
对于强化学习一直还不敢涉猎。
最开始的时候,一直以为强化学习是深度学习的一部分,请问强化学习和深度学习的关系是什么?
还有,我听社区的大佬说,强化学习基本就是调参调出来的,是这样的吗?
另一点就是,对于学习强化学习的硬件条件有什么要求?貌似我初步了解的是好像真正能用起来而不是demo用途的训练成本起点也比较高啊?
最后一点是,如果我在深度学习有个入门的基础上,如果想在此基础上学习深度学习,我该注意什么?