การเรียนรู้แบบเสริมแรงและการประยุกต์ : รุ่น 1

RLA01
ผู้สอน:
รศ. ดร.เชาวน์ดิศ อัศวกุล
ช่วงเวลาลงทะเบียน:
Dec 4th, 2023 - Jan 31st, 2024
ประกาศผลการคัดเลือกภายในวันที่ 8 มกราคม 2567
0 / 20
3000.00 ฿
* ชำระค่าลงทะเบียนเมื่อผ่านการคัดเลือกและยืนยันรับสิทธิการเรียน ระหว่าง 8 - 11 มกราคม 2567
* นิสิตและบุคลากรจุฬาฯ ไม่ต้องชำระค่าลงทะเบียนเรียน
ช่วงการรับสมัครผ่านพ้นไปแล้ว
.

รูปแบบการเรียนการสอน / วันและเวลาเรียน

ผสมผสานออนไลน์และในชั้นเรียน
ทุกวันอังคารและพฤหัส เวลา 08:00 – 09:30 น.
เริ่มเรียนวันอังคารที่ 13 กุมภาพันธ์ ถึง วันพฤหัสบดีที่ 21 มีนาคม 2567
หมายเหตุ: รายวิชานี้สอนในวันและเวลาราชการ และเรียนร่วมกับนิสิตคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
กรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงกำหนดการการเรียนการสอน รายวิชาจะประกาศแจ้งผู้เรียนเพื่อทราบล่วงหน้าทาง E-mail ที่ระบุในการสมัครเรียน

คลิปแนะนำรายวิชา

คำบรรยายรายวิชา

บทนำการเรียนรู้แบบเสริมแรง ตัวอย่างแนะนำ ปัญหาผู้เล่นพนันหลายมือ กระบวนการตัดสินใจมาร์คอฟ การเรียนรู้ความแตกต่างเชิงเวลา การทำให้เกิดผลการเรียนรู้แบบเสริมแรงด้วยเทคโนโลยีคลาวด์ การประยุกต์ด้านวิศวกรรม
Overview of reinforcement learning; introductory example: multi-armed bandit problem; Markov decision process; temporal-difference learning; reinforcement learning implementation with cloud technology; engineering applications.

จำนวนชั่วโมงเรียน

รวม 15 ชั่วโมง

คำแนะนำสำหรับผู้เรียน

เหมาะสำหรับผู้เรียนที่มีพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับความน่าจะเป็นและสถิติ (Probability and Statistics) ตามหลักสูตรในระดับปริญญาตรีด้าน วิศวกรรมศาสตร/วิทยาศาสตร์/สาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องมาแล้ว

ภาษาที่ใช้สอน

ภาษาอังกฤษ
ใช้คุกกี้ในการล็อกอินและวิเคราะห์ทราฟฟิกในการใช้งานระบบ อ่านเพิ่มเติม