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课程目的
强化学习,作为机器学习领域的一个研究热点,已经逐步融入工业制造、机器人控制、游戏开发当中,其以最为自然的心理学试错学习思想为核心,在整个人工智能领域占据重要地位,乃至决定着未来人工智能的发展趋势。
应用了强化学习算法的AlphaGo
在诸多的机器人仿真环境中,MuJoCo是在复杂动力学仿真上做得非常出色的一个,其提供的诸多接口便于配置强化学习环境,是学习机器人强化学习必不可少的工具。
MuJoCo仿真环境
本课程将带领大家在MuJoCo中,定义自己的机器人,打造自己的控制器,书写自己的强化学习环境,真实上手训练过程,享受人工智能带来的乐趣。
课程内容
1. 课程简介
2. 环境需求与搭建
3. python和xml基础
4. 建立机器人模型
5. 控制器接口
6. 搭建PID模块
7. 轨迹跟踪实现
8. 强化学习基础
9. gym实例讲解
10. 机器人强化学习实例
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温馨提示
1.本课程为机器人强化学习相关课程,适用于工业机器人领域开发和研究工作者进行仿真学习,也适用于入门强化学习领域的初学者。
2.零基础的同学可以跟随课程进度学习MuJoCo仿真引擎的使用,逐步搭建自己的强化学习环境,训练自己的机器人。
3.在机器人强化学习领域有一定基础的工作者,也可以参照课程内容拓展思路、温故知新。
4.由于本产品的视频课程属性,观看后不予退款。
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