Học tăng cường sâu bằng Python Khóa Học Đào Tạo

1. Giới thiệu về Học tăng cường sâu

• Học tăng cường là gì?
• Sự khác biệt giữa Học có giám sát, Học không giám sát và Học tăng cường
• Ứng dụng của DRL trong năm 2025 (robot, y tế, tài chính, hậu cần)
• Hiểu vòng lặp tương tác giữa tác nhân và môi trường

2. Nền tảng của Học tăng cường

• Quá trình ra quyết định Markov (MDP)
• Trạng thái, Hành động, Phần thưởng, Chính sách và hàm Giá trị
• Mâu thuẫn giữa Khám phá (Exploration) và Khai thác (Exploitation)
• Phương pháp Monte Carlo và Học chệnh lệch thời gian (Temporal-Difference - TD)

3. Triển khai các thuật toán RL cơ bản

• Các phương pháp bảng (Tabular methods): Lập trình động, Đánh giá chính sách và Lặp lại
• Q-Learning và SARSA
• Khám phá epsilon-greedy và các chiến lược suy giảm
• Triển khai môi trường RL với OpenAI Gymnasium

4. Chuyển đổi sang Học tăng cường sâu

• Hạn chế của các phương pháp bảng
• Sử dụng mạng neural để xấp xỉ hàm
• Kiến trúc và quy trình của Deep Q-Network (DQN)
• Phát lại trải nghiệm (Experience replay) và mạng mục tiêu (target networks)

5. Các thuật toán DRL nâng cao

• Double DQN, Dueling DQN và Phát lại trải nghiệm có ưu tiên
• Phương pháp Gradient Chính sách: Thuật toán REINFORCE
• Kiến trúc Actor-Critic (A2C, A3C)
• Tối ưu hóa chính sách gần kề (Proximal Policy Optimization - PPO)
• Soft Actor-Critic (SAC)

6. Làm việc với không gian hành động liên tục

• Thách thức trong điều khiển liên tục
• Sử dụng DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• Twin Delayed DDPG (TD3)

7. Công cụ và khung làm việc thực tiễn

• Sử dụng Stable-Baselines3 và Ray RLlib
• Ghi log và giám sát với TensorBoard
• Điều chỉnh siêu tham số cho các mô hình DRL

8. Kỹ thuật thiết kế phần thưởng và thiết kế môi trường

• Định hình phần thưởng và cân bằng hình phạt
• Các khái niệm chuyển giao từ mô phỏng sang thực tế (sim-to-real)
• Tạo môi trường tùy chỉnh trong Gymnasium

9. Môi trường quan sát một phần và khả năng tổng quát hóa

• Xử lý thông tin trạng thái không đầy đủ (POMDPs)
• Các phương pháp dựa trên bộ nhớ sử dụng LSTM và RNN
• Cải thiện độ bền và khả năng tổng quát hóa của tác nhân

10. Lý thuyết trò chơi và Học tăng cường đa tác nhân

• Giới thiệu về môi trường đa tác nhân
• Hợp tác so với cạnh tranh
• Ứng dụng trong huấn luyện đối kháng và tối ưu hóa chiến lược

11. Nghiên cứu tình huống và ứng dụng thực tế

• Mô phỏng lái xe tự động
• Định giá động và các chiến lược giao dịch tài chính
• Robot và tự động hóa công nghiệp

12. Khắc phục sự cố và Tối ưu hóa

• Chẩn đoán quá trình huấn luyện không ổn định
• Quản lý độ thưa của phần thưởng và hiện tượng quá khớp
• Mở rộng các mô hình DRL trên GPU và các hệ thống phân tán

13. Tổng kết và Các bước tiếp theo

• Ôn lại kiến trúc DRL và các thuật toán chính
• Xu hướng ngành và hướng nghiên cứu (ví dụ: RLHF, các mô hình lai)
• Tài nguyên và tài liệu đọc thêm