EE6435 -
Điều khiển học tăng cường
Course description
This course provides students with an overview of reinforcement learning in automatic control. First, the basics needed to work with reinforcement learning are introduced. Next, students are introduced to the basic algorithms of reinforcement learning. Finally, students are guided to design reinforcement learning controller for some specific objects. In addition, the course also provides students with the necessary teamwork, presentation, and attitude skills to work in the company later.
Tiếng Việt
Môn học cung cấp cho sinh viên cái nhìn tổng quát về học tăng cường trong điều khiển tự động. Đầu tiên, các kiến thức cơ bản cần thiết để làm việc với học củng cố được giới thiệu. Tiếp theo, sinh viên được giới thiệu về các thuật toán cơ bản của học tăng cường. Cuối cùng, sinh viên được hướng dẫn để thiết kế các bộ điều khiển học tăng cường cho một số đối tượng cụ thể.. Ngoài ra môn học cũng cung cấp cho học viên các kỹ năng làm việc nhóm, thuyết trình và thái độ cần thiết để làm việc trong công ty sau này.
Course Learning Outcomes (CLOs) 4
Click each outcome to see the translation, mapped PLOs and contribution level.
-
CLO1 Analyze and explain the fundamental concepts, principles, and basic algorithms of reinforcement learning in automatic control
Phân tích và giải thích được các khái niệm, nguyên lý và thuật toán cơ bản của học tăng cường trong điều khiển tự động
-
CLO2 Apply reinforcement learning algorithms to design and evaluate controllers for specific systems
Vận dụng các thuật toán học tăng cường để thiết kế và đánh giá bộ điều khiển cho các hệ thống cụ thể
-
CLO3 Proficient use of simulation tools to solve control problems
Sử dụng thành thạo công cụ mô phỏng để giải quyết vấn đề điều khiển
-
CLO4 Perform effective teamwork and presentation activities
Thực hiện hiệu quả các hoạt động làm việc nhóm và thuyết trình
Assessment
| Component | Weight | Timing |
|---|---|---|
| Giữa kỳ | 40.0% | Tuần 9 |
| Cuối kỳ | 60.0% | Tuần 17 |