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安全牛课堂 人工智能强化学习
〖课程目录〗:
安全牛课堂 人工智能强化学习
├──第1章 RL Basis
| ├──课时10黑杰克(21点)游戏实验.mp4 108.84M
| ├──课时11时间差分方法.mp4 98.49M
| ├──课时12攀登者游戏实验.mp4 63.41M
| ├──课时13多时间步差分学习方法.mp4 131.61M
| ├──课时14随机行走环境编写与出租车项目挑战.mp4 136.68M
| ├──课时15基于格子方法的规划与学习.mp4 154.40M
| ├──课时16静态与动态迷宫实验.mp4 122.26M
| ├──课时1强化学习介绍.mp4 131.80M
| ├──课时2井子棋游戏实验.mp4 83.80M
| ├──课时3值函数与多臂赌徒.mp4 227.39M
| ├──课时4多臂赌徒实验.mp4 47.07M
| ├──课时5有限马尔可夫决策过程.mp4 165.80M
| ├──课时6格子游戏实验.mp4 40.54M
| ├──课时7动态规划.mp4 89.94M
| ├──课时8动态规划实验.mp4 115.72M
| └──课时9蒙特卡罗方法.mp4 158.46M
├──第2章 Approximate and Deep RL
| ├──课时17近似在线策略计算.mp4 266.56M
| ├──课时18Pytorch 实验.mp4 112.57M
| ├──课时19值近似在线策略控制.mp4 152.01M
| ├──课时20Gym 基础实验.mp4 576.58M
| ├──课时21并行策略的值估计.mp4 144.03M
| ├──课时22DQN论文详解.mp4 261.13M
| ├──课时23实战太空侵略者.mp4 156.10M
| ├──课时24实战DOOM.mp4 273.53M
| ├──课时25对决DQN网络.mp4 317.04M
| ├──课时26带优先级的记忆回放技术.mp4 296.33M
| ├──课时27DQN FLappy Bird.mp4 146.38M
| ├──课时28Double DQN.mp4 190.15M
| ├──课时29对决网络勇闯死亡回廊.mp4 204.68M
| ├──课时30轨迹跟踪方法.mp4 68.12M
| ├──课时31策略梯度方法.mp4 142.19M
| ├──课时32蒙特卡洛增强算法实验.mp4 115.67M
| ├──课时33单步Actor-Critic算法实验.mp4 179.76M
| ├──课时34DOOM生存场景实验(一).mp4 317.29M
| ├──课时35 DOOM生存场景实验(二).mp4 67.21M
| ├──课时36A3C算法理论.mp4 82.20M
| ├──课时37A3C实验.mp4 290.94M
| ├──课时38OpenAI Baselines.mp4 168.50M
| ├──课时39Baselines扩展.mp4 181.48M
| ├──课时40自定义游戏环境工具.mp4 190.76M
| ├──课时41强化学习实际应用(1).mp4 64.73M
| ├──课时42强化学习实际应用(2).mp4 60.99M
| ├──课时43强化学习实际应用(3).mp4 75.14M
| ├──课时44强化学习实际应用(4).mp4 36.96M
| └──课时45课程结尾.mp4 9.49M
└──文档
| ├──20 课实验.zip 122.23kb
| ├──22 课实验.zip 10.80M
| ├──24 课实验.zip 14.30M
| ├──27 课实验.zip 68.52M
| ├──29 课实验.zip 39.57M
| ├──32 课实验.zip 162.25kb
| ├──33 课实验.zip 165.17kb
| ├──34 课实验.zip 27.03M
| ├──35 课实验.zip 28.19M
| ├──text_book.pdf 12.28M
| ├──实验-1和2.zip 95.42kb
| ├──实验-3和4.zip 1.25M
| └──实验-5和6.zip 1.86M
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