如果你正在考慮購買資料科學 強化學習線上課程，但又不知道該如何做選擇，那麼你來對地方了！
現在的線上課程非常多種，多到不曉得該怎麼選以及也太多平台了
為了解決這些問題，我推薦了幾款我覺得CP值最高的資料科學 強化學習線上課程。
這篇文章將幫助你進行比較，並選擇出最適合你的線上課程。
在下面的線上課程介紹中，你可以找到線上課程詳細資訊以及價格比較。
希望這篇文章對你有所幫助，並且在選購線上課程時能提供一些幫助！
PS: 由於udemy時常有優惠價格，此網站更新較慢，所以價格還是以官網為主，請見諒！
目錄
10堂CP值最高的資料科學 強化學習線上課程推薦給你
我分享的線上課程都是許多人購買且具有高性價比以及CP值高的線上課程，你可以參考看看唷！
如果你對於選擇感到困惑，別擔心，我也附上了一份資料科學 強化學習線上課程表格
讓你輕鬆比較不同線上課程的優缺點。
請注意，部分線上課程未滿10堂，但我會持續更新線上課程資訊。
最強資料科學 強化學習線上課程比較表
太多線上課程不曉得怎麼選嗎？參考下方表格，可以知道每個線上課程的差異
在這裡，我們會針對每項線上課程進行詳細介紹，方便大家更清楚地了解每個資料科學 強化學習線上課程的評價、人數、時長。
比較表格可以向右滑動查看所有線上課程詳細資訊，讓您能夠更快速地作出選擇。
希望本文能夠幫助到您，並使您在選購資料科學 強化學習線上課程時更加順利！
如果您需要更多的線上課程介紹，可以在下方找到更多關於資料科學 強化學習線上課程的詳細資訊。
| 課程圖片 | 課程名稱 | 課程評價 | 課程學生 | 課程時長約 | 課程老師 | 最近更新日期 | 售價 | 特價 | 課程連結 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
 |
强化学习实战系列(PyTorch版) | 4.0 | 168 | 10.5 小時 | 唐宇迪 唐 | 2020-09-02 |
1,790 |
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Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python | 4.8 | 44822 | 14.5 小時 | Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc. | 2023-10-02 |
2,690 |
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Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python | 4.6 | 38357 | 10.5 小時 | Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc. | 2023-10-02 |
990 |
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 |
Cutting-Edge AI: Deep Reinforcement Learning in Python | 4.7 | 30863 | 8.5 小時 | Lazy Programmer Inc. | 2023-10-02 |
2,290 |
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 |
Deep Reinforcement Learning 2.0 + AI & ChatGPT Bonus | 4.4 | 10625 | 9.5 小時 | Hadelin de Ponteves, SuperDataScience Team, Ligency Team | 2023-10-03 |
2,190 |
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Reinforcement Learning beginner to master – AI in Python | 4.4 | 5899 | 11 小時 | Escape Velocity Labs | 2023-10-19 |
1,690 |
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Modern Reinforcement Learning: Actor-Critic Agents | 4.4 | 3019 | 10.5 小時 | Phil Tabor | 2023-08-04 |
1,690 |
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 |
Reinforcement Learning with Pytorch | 3.8 | 2664 | 7 小時 | Atamai AI Team | 2020-08-09 |
1,320 |
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 |
Practical Reinforcement Learning using Python – 8 AI Agents | 3.4 | 25488 | 5 小時 | The A.I. Whisperer | 2021-04-28 |
670 |
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 |
Reinforcement Learning: AI Flight with Unity ML-Agents | 4.8 | 987 | 10 小時 | Adam Kelly Immersive Limit | 2023-01-03 |
1,990 |
① 强化学习实战系列(PyTorch版)
强化学习经典算法+案例实战
導師: 唐宇迪 唐
最近更新日期: 2020-09-02
評分有: 4.0
學生有: 168
時長約: 10.5 小時
售價
NT$1,790
特價
NT$1,790
透過這堂課，你將學會👇
- 掌握强化学习基本思想及其应用领域
- 掌握强化学习主流算法原理
- 掌握强化学习算法数学推导过程及其证明
② Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python
Complete guide to Reinforcement Learning, with Stock Trading and Online Advertising Applications
導師: Lazy Programmer Team,Lazy Programmer Inc.
最近更新日期: 2023-10-02
評分有: 4.8
學生有: 44822
時長約: 14.5 小時
售價
NT$2,690
特價
NT$2,690
透過這堂課，你將學會👇
- Apply gradient-based supervised machine learning methods to reinforcement learning
- Understand reinforcement learning on a technical level
- Understand the relationship between reinforcement learning and psychology
③ Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
The Complete Guide to Mastering Artificial Intelligence using Deep Learning and Neural Networks
導師: Lazy Programmer Team,Lazy Programmer Inc.
最近更新日期: 2023-10-02
評分有: 4.6
學生有: 38357
時長約: 10.5 小時
售價
NT$990
特價
NT$990
透過這堂課，你將學會👇
- Build various deep learning agents (including DQN and A3C)
- Apply a variety of advanced reinforcement learning algorithms to any problem
- Q-Learning with Deep Neural Networks
④ Cutting-Edge AI: Deep Reinforcement Learning in Python
Apply deep learning to artificial intelligence and reinforcement learning using evolution strategies, A2C, and DDPG
導師: Lazy Programmer Inc.
最近更新日期: 2023-10-02
評分有: 4.7
學生有: 30863
時長約: 8.5 小時
售價
NT$2,290
特價
NT$2,290
透過這堂課，你將學會👇
- Understand a cutting-edge implementation of the A2C algorithm (OpenAI Baselines)
- Understand and implement Evolution Strategies (ES) for AI
- Understand and implement DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
⑤ Deep Reinforcement Learning 2.0 + AI & ChatGPT Bonus
The smartest combination of Deep Q-Learning, Policy Gradient, Actor Critic, and DDPG
導師: Hadelin de Ponteves,SuperDataScience Team,Ligency Team
最近更新日期: 2023-10-03
評分有: 4.4
學生有: 10625
時長約: 9.5 小時
售價
NT$2,190
特價
NT$2,190
透過這堂課，你將學會👇
- Q-Learning
- Deep Q-Learning
- Policy Gradient
⑥ Reinforcement Learning beginner to master – AI in Python
Build Artificial Intelligence (AI) agents using Deep Reinforcement Learning and PyTorch: A2C, REINFORCE, DQN, etc.
導師: Escape Velocity Labs
最近更新日期: 2023-10-19
評分有: 4.4
學生有: 5899
時長約: 11 小時
售價
NT$1,690
特價
NT$1,690
透過這堂課，你將學會👇
- Understand the Reinforcement Learning paradigm and the tasks that it’s best suited to solve.
- Understand the process of solving a cognitive task using Reinforcement Learning
- Understand the different approaches to solving a task using Reinforcement Learning and choose the most fitting
⑦ Modern Reinforcement Learning: Actor-Critic Agents
Implement Cutting Edge Artificial Intelligence Research Papers in the Open AI Gym Using the PyTorch & Tensorflow2
導師: Phil Tabor
最近更新日期: 2023-08-04
評分有: 4.4
學生有: 3019
時長約: 10.5 小時
售價
NT$1,690
特價
NT$1,690
透過這堂課，你將學會👇
- How to code policy gradient methods in PyTorch
- How to code Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) in PyTorch
- How to code Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3) in PyTorch
⑧ Reinforcement Learning with Pytorch
Learn to apply Reinforcement Learning and Artificial Intelligence algorithms using Python, Pytorch and OpenAI Gym
導師: Atamai AI Team
最近更新日期: 2020-08-09
評分有: 3.8
學生有: 2664
時長約: 7 小時
售價
NT$1,320
特價
NT$1,320
透過這堂課，你將學會👇
- Reinforcement Learning basics
- Tabular methods
- Bellman equation
⑨ Practical Reinforcement Learning using Python – 8 AI Agents
Use Cutting-Edge Reinforcement Learning algorithms in Environments like Flappy Bird, Mario, Stocks and Much More!!
導師: The A.I. Whisperer
最近更新日期: 2021-04-28
評分有: 3.4
學生有: 25488
時長約: 5 小時
售價
NT$670
特價
NT$670
透過這堂課，你將學會👇
- Practical Reinforcement Learning
- Master Open AI Gyms
- Flappy Bird Agent
⑩ Reinforcement Learning: AI Flight with Unity ML-Agents
Teach airplanes to fly with Unity’s Reinforcement Learning platform
導師: Adam Kelly Immersive Limit
最近更新日期: 2023-01-03
評分有: 4.8
學生有: 987
時長約: 10 小時
售價
NT$1,990
特價
NT$1,990
透過這堂課，你將學會👇
- Learn how to install, run, and train neural networks with Unity ML-Agents
- Train airplane agents to fly with Reinforcement Learning, specifically PPO
- Create a full, playable airplane racing game in Unity with incredibly challenging AI opponents
延伸閱讀
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