亞庇6日訊｜2016年，韓國圍棋九段職業選手李世石因為被谷歌DeepMind AlphaGo打敗而上了頭條。在接下來的幾年裡，許多冠軍選手也在比賽中失利。
從那時起，人工智慧（AI）特別是深度學習如使用AlphaGo的深度強化學習（DRL），受到了研究人員和開發人員的極大關注，他們競相使用人工智慧創建智能系統，或者將智能系統變成更智能的系統，希望在無人駕駛汽車和工業自動化等各種系統中實現比人類更好的智能。最終，深度強化學習有助於實現可持續發展。
為了模仿人腦結構，深度學習使用多層人工神經元來儲存學習的知識。對於深度強化學習，代理或決策者探索潛在行動，並在不同的操作環境下開發最有可能及最佳的行動。在動態操作環境下，探索是必不可少的。
與強化學習相比，深度強化學習使用深度神經網絡來表示一組複雜的狀態，並已被證明能夠以更低計算成本、更短學習時間和更高效的知識儲存實現突破性能。
位於雙溪龍校區的拉曼大學（UTAR）提供為期3年的軟體工程（榮譽）理學士，課程為學生提供傳統人工智慧和深度學習的基礎和高級功能。學生還具備如何使用所學方法解決現實問題。課程依據軟體和資訊科技（IT）行業的意見來設計，並符合全球大學的要求和基準，也獲得大馬科技專家局（MBOT）的認可。
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