课程目的

深度强化学习技术目前在学术界和工业界已经吸引了很多的关注,在游戏、推荐、机器人、金融等领域都有成功的应用,虽然应用领域繁多,但是强化学习的核心是相同的,所以学习好强化学习本身可以让我们应对很多不同的任务需求,同时在机器人领域的应用学习也可以让我们把前沿的研究成果应用到机器人学上,为机器人学以及强化学习应用领域的扩充和完善贡献亿点点力量。

本次课程主要从以下几个方面详细说明:

(1)在PyBullet中怎样封装自己的环境

(2)PPO算法的来龙去脉以及代码实现

(3)视觉输入的强化学习问题该怎样处理

在讲解过程中,也会时不时穿插一些强化学习的面试问题、学习方法、学习资料、工具使用、心得分享等大家可能会关心的问题。

课程内容

  1. 本课程的目标
  2. 强化学习介绍
  3. 项目架构
  4. PyBullet仿真软件介绍
  5. 使用PyBullet编写机器人的训练环境
  6. Spinup算法库介绍
  7. 修改spinup的PPO算法
  8. 开始训练
  9. 查看训练结果
  10. 其他算法库的介绍与对比

*课程资料请在微信公众号“古月居”后台回复“机器学习资料”获取

温馨提示

此课程适用于对强化学习和机器人学有一定基础的同学,对强化学习的基本概念、基础理论有了解,对机械臂的正逆运动学有了解,熟悉Python编程,了解PyTorch。

*由于本产品的视频课程属性,观看后不予退款。

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