Check with seller Hồ Chí Minh => Cần giảng viên AI dạy về học tăng cường (Reinforcement Learning)

Thông tin tuyển dụng, Học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) là một lĩnh vực thú vị và đầy tiềm năng trong AI. một về RL, được thiết kế như một khóa học từ giảng viên AI:

Tên khóa học:

Nhập môn Học Tăng Cường (Reinforcement Learning)

Đối tượng:

Sinh viên, kỹ sư, nhà nghiên cứu có kiến thức cơ bản về Python, đại số tuyến tính, xác suất thống kê và machine learning.

Mục tiêu khóa học:

Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của RL.
Nắm vững các thuật toán RL phổ biến.
Biết cách áp dụng RL vào các bài toán thực tế.
Có khả năng tự nghiên cứu và phát triển các ứng dụng RL.

Cấu trúc khóa học:

Phần 1: Giới thiệu về Học Tăng Cường

Bài 1: Tổng quan về Học Tăng Cường

RL là gì? So sánh RL với Supervised Learning và Unsupervised Learning.
Các thành phần cơ bản của một bài toán RL: Agent, Environment, State, Action, Reward, Policy.
Ví dụ về các ứng dụng của RL: game, robot, tài chính, y tế.
[

Bài tập:

Phân tích một số bài toán thực tế và xác định các thành phần của chúng theo mô hình RL.]

Bài 2: Mô hình Markov Decision Process (MDP)

Định nghĩa MDP: State space, Action space, Transition probability, Reward function, Discount factor.
Phương trình Bellman.
Tìm hiểu về Value function (V) và Q-function (Q).
Optimal Policy và Optimal Value/Q-function.
[

Bài tập:

Giải các bài toán MDP đơn giản bằng tay (ví dụ: Grid World). Tính toán Value/Q-function bằng phương trình Bellman.]

Bài 3: Các loại bài toán RL

Episodic vs. Continuous tasks.
Model-based vs. Model-free RL.
On-policy vs. Off-policy RL.
[

Bài tập:

Xác định loại bài toán RL cho các ứng dụng khác nhau.]

Phần 2: Các thuật toán Học Tăng Cường cơ bản

Bài 4: Dynamic Programming (DP)

Policy Evaluation (Iterative Policy Evaluation).
Policy Improvement.
Policy Iteration và Value Iteration.
Điều kiện áp dụng của DP (yêu cầu có mô hình của môi trường).
[

Bài tập:

Implement Policy Iteration và Value Iteration cho bài toán Grid World.]

Bài 5: Monte Carlo (MC) Methods

Monte Carlo Prediction (Policy Evaluation).
Monte Carlo Control (cho phép tìm Optimal Policy).
Exploring Starts.
Epsilon-Greedy exploration.
[

Bài tập:

Implement MC Prediction và MC Control cho bài toán Blackjack.]

Bài 6: Temporal Difference (TD) Learning

Sarsa: On-policy TD control.
Q-learning: Off-policy TD control.
Expected Sarsa.
So sánh Sarsa và Q-learning.
[

Bài tập:

Implement Sarsa và Q-learning cho bài toán FrozenLake.]

Phần 3: Các thuật toán Học Tăng Cường nâng cao

Bài 7: Function Approximation

Tại sao cần Function Approximation?
Các phương pháp Function Approximation: Linear function approximation, Neural Networks.
TD learning with Function Approximation.
[

Bài tập:

Implement Q-learning với Neural Network cho bài toán CartPole.]

Bài 8: Deep Q-Network (DQN)

Experience Replay.
Target Network.
DQN Algorithm.
Các biến thể của DQN: Double DQN, Dueling DQN.
[

Bài tập:

Implement DQN cho bài toán Atari Breakout.]

Bài 9: Policy Gradient Methods

Policy Gradient Theorem.
REINFORCE algorithm.
Actor-Critic Methods.
Advantage Actor-Critic (A2C).
[

Bài tập:

Implement REINFORCE cho bài toán CartPole. Implement A2C cho bài toán BipedalWalker.]

Bài 10: Advanced Topics (tùy chọn)

Trust Region Policy Optimization (TRPO).
Proximal Policy Optimization (PPO).
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL).
Inverse Reinforcement Learning (IRL).
Hierarchical Reinforcement Learning (HRL).

Phần 4: Ứng dụng Học Tăng Cường

Bài 11: Ứng dụng RL trong Game

Huấn luyện AI chơi các game Atari, Go, Dota 2, StarCraft II.

Bài 12: Ứng dụng RL trong Robotics

Điều khiển robot di chuyển, gắp đồ, lắp ráp.

Bài 13: Ứng dụng RL trong Tài chính

Giao dịch chứng khoán tự động, quản lý rủi ro.

Bài 14: Ứng dụng RL trong Y tế

Lập kế hoạch điều trị bệnh nhân, tối ưu hóa liều lượng thuốc.

Công cụ và Thư viện:

Python:

Ngôn ngữ lập trình chính.

NumPy:

Thư viện toán học.

Gym:

Môi trường RL chuẩn của OpenAI.

TensorFlow/PyTorch:

Framework deep learning.

Stable Baselines3:

Thư viện các thuật toán RL đã được implement sẵn.

Phương pháp giảng dạy:

Lý thuyết:

Giảng viên trình bày lý thuyết, giải thích các khái niệm và thuật toán.

Thực hành:

Sinh viên làm bài tập, implement các thuật toán, áp dụng vào các bài toán thực tế.

Thảo luận:

Sinh viên thảo luận về các vấn đề liên quan đến RL, chia sẻ kinh nghiệm.

Dự án:

Sinh viên thực hiện một dự án RL để giải quyết một bài toán cụ thể.

Đánh giá:

Bài tập:

Đánh giá khả năng nắm vững kiến thức cơ bản.

Dự án:

Đánh giá khả năng áp dụng kiến thức vào thực tế.

Thi giữa kỳ/cuối kỳ (tùy chọn):

Đánh giá khả năng hiểu và vận dụng kiến thức.

Tài liệu tham khảo:

Sách:

Reinforcement Learning: An Introduction by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. (Đây là cuốn sách gối đầu giường của RL, có bản online miễn phí)
Deep Reinforcement Learning Hands-On by Maxim Lapan.

Khoá học online:

David Silvers Reinforcement Learning course on YouTube.
UC Berkeleys Deep Reinforcement Learning course.

Blogs, Papers:

OpenAI blog.
Arxiv.org (tìm kiếm các paper về RL).

Lời khuyên của giảng viên:

Bắt đầu từ những bài toán đơn giản:

Đừng cố gắng giải quyết những bài toán quá phức tạp ngay từ đầu. Hãy bắt đầu với những bài toán đơn giản như Grid World, FrozenLake, CartPole.

Thực hành nhiều:

RL là một lĩnh vực đòi hỏi thực hành nhiều. Hãy implement các thuật toán, thử nghiệm với các tham số khác nhau, và quan sát kết quả.

Đọc paper:

Để hiểu sâu hơn về RL, hãy đọc các paper khoa học.

Tham gia cộng đồng:

Tham gia các diễn đàn, nhóm chat về RL để học hỏi kinh nghiệm từ những người khác.

Ví dụ chi tiết cho một bài học (Bài 6: Temporal Difference (TD) Learning):

1. Giới thiệu (5 phút):

Nhắc lại Monte Carlo methods (MC) và nhược điểm của nó (phải đợi đến khi kết thúc episode mới update value function).
Giới thiệu Temporal Difference (TD) Learning: khắc phục nhược điểm của MC, update value function sau mỗi bước.

2. Lý thuyết (30 phút):

Sarsa:

Công thức update Q-value: `Q(s, a) = Q(s, a) + alpha (r + gamma Q(s, a) - Q(s, a))`
Giải thích các thành phần trong công thức: `alpha` (learning rate), `gamma` (discount factor), `s` (state hiện tại), `a` (action hiện tại), `r` (reward nhận được), `s` (state tiếp theo), `a` (action tiếp theo được chọn theo policy).
Thuật toán Sarsa:
1. Khởi tạo Q-table (hoặc Q-function).
2. Chọn action `a` từ state `s` theo policy (ví dụ: epsilon-greedy).
3. Thực hiện action `a`, nhận reward `r` và state `s`.
4. Chọn action `a` từ state `s` theo policy.
5. Update Q-value: `Q(s, a) = Q(s, a) + alpha (r + gamma Q(s, a) - Q(s, a))`
6. `s = s`, `a = a`
7. Lặp lại từ bước 2 cho đến khi kết thúc episode.

Q-learning:

Công thức update Q-value: `Q(s, a) = Q(s, a) + alpha (r + gamma max_a Q(s, a) - Q(s, a))`
Điểm khác biệt so với Sarsa: Q-learning update Q-value dựa trên action tốt nhất có thể có ở state tiếp theo, không phải action thực tế được chọn.
Thuật toán Q-learning:
1. Khởi tạo Q-table (hoặc Q-function).
2. Chọn action `a` từ state `s` theo policy (ví dụ: epsilon-greedy).
3. Thực hiện action `a`, nhận reward `r` và state `s`.
4. Update Q-value: `Q(s, a) = Q(s, a) + alpha (r + gamma max_a Q(s, a) - Q(s, a))`
5. `s = s`
6. Lặp lại từ bước 2 cho đến khi kết thúc episode.

So sánh Sarsa và Q-learning:

Sarsa là on-policy: update Q-value dựa trên policy đang được sử dụng để chọn action.
Q-learning là off-policy: update Q-value dựa trên policy greedy (chọn action tốt nhất), không phụ thuộc vào policy đang được sử dụng để chọn action.
Ví dụ: Sarsa có thể học được policy an toàn hơn, trong khi Q-learning có thể học được policy tối ưu hơn nhưng có thể rủi ro hơn.

3. Thực hành (40 phút):

Bài tập:

Implement Sarsa và Q-learning cho bài toán FrozenLake.
Hướng dẫn sinh viên:
Sử dụng thư viện Gym để tạo môi trường FrozenLake.
Khởi tạo Q-table.
Implement epsilon-greedy policy.
Implement Sarsa và Q-learning algorithm.
Thử nghiệm với các giá trị khác nhau của `alpha` và `gamma`.
Quan sát kết quả: So sánh performance của Sarsa và Q-learning.
Giảng viên đi quanh lớp, hỗ trợ sinh viên gặp khó khăn.

4. Thảo luận (10 phút):

Thảo luận về kết quả thực hành:
So sánh performance của Sarsa và Q-learning.
Ảnh hưởng của `alpha` và `gamma` đến kết quả.
Khi nào nên sử dụng Sarsa, khi nào nên sử dụng Q-learning.
Đặt câu hỏi cho sinh viên để kiểm tra mức độ hiểu bài.

Lưu ý:

Đây chỉ là một ví dụ. Bạn có thể điều chỉnh nội dung và thời lượng của từng bài học cho phù hợp với trình độ của sinh viên và thời gian của khóa học. Quan trọng là tạo ra sự cân bằng giữa lý thuyết và thực hành, khuyến khích sinh viên tham gia thảo luận và đặt câu hỏi. Chúc bạn thành công trong việc giảng dạy RL!

Contact seller Share

Comments