*课程资料请到微信公众号“古月居”后台回复“机器学习资料”获取

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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