强化学习（RL）是一种尖端的人工智能技术，非常适合算法交易，但对于初学者来说往往令人望而生畏。本课程专为 RL 新手量身定制，解决复杂性、设置和基础知识等常见挑战。
本课程将指导您克服掌握 RL 的关键障碍，让您具备设计和实施适合您的交易策略的强大 RL 代理的技能。
Published 8/2024
Created by Alexander Hagmann
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 103 Lectures ( 8h 13m ) | Size: 5 GB
是什么使本课程成为您的理想选择：
1. 安装和设置的分步指导，搭配简单的游戏化示例，使所有人都能理解复杂的概念。
2. 基本的强化学习理论以恰到好处的方式呈现——足以理解，又不会让你不知所措。
3. 探索强化学习如何在特定场景中优于传统机器学习和深度学习，并了解为什么以及何时在您的交易策略中使用它。
4. 利用您的 AI 助手 ChatGPT 的强大功能来应对 RL 的复杂性。了解如何利用 ChatGPT 的丰富知识为您的独特项目定制解决方案。
5. 向在数据科学/人工智能和金融/交易方面拥有深厚专业知识的行业资深人士 Alexander Hagmann 学习，确保您获得技术上可靠且与市场相关的见解。
这个基于项目的课程提供三个实践展示项目，旨在挑战和加强您的学习。我们鼓励您独立处理这些项目，在深入研究提供的解决方案之前应用您所学到的知识。
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OpenAI 的山地车挑战
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算法交易的强化学习 – 一个现实世界的例子
在本课程结束时，您将拥有一个强大的框架，可以使用 Python 和 ChatGPT 进行强化学习项目，并具备实用的编码技能和理论知识，以取得优异的成绩。
谁应该报名？
本课程非常适合算法交易者、投资者以及任何渴望通过强化学习的变革力量来提高技能的人。
您准备好提升您的人工智能能力了吗？
立即注册，让自己处于人工智能创新的前沿。转变您的职业生涯，释放新机遇，自信拥抱人工智能的未来！
此课程面向哪些人：
- （算法）寻求通过强化学习提升策略的交易者和投资者
- 寻求立即掌握现实生活中的强化学习项目的初学者。
- 对人工智能和强化学习感兴趣的数据科学家
你将会学到的
训练和测试用于（算法）交易的强化学习 (RL) 代理
通过游戏化趣味项目学习和理解强化学习的基础知识
利用 ChatGPT 进行强化学习项目
使用 Python 和 OpenAI Gymnasium 库安装和设置 RL
RL 的优点和缺点（与 ML 和 DL 相比）
强化学习用例和算法
了解并掌握复杂 RL 项目的 Q-Learning 和 Q-Tables
识别和管理 RL 陷阱，例如过度拟合和性能停滞期