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1.1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念內(nèi)涵

1.1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史

1.1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法分類

1.1.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念

1.2 馬爾科夫決策過(guò)程（MDP）

1.2.1 MDP概念

1.2.2 策略（Policy）概念

1.2.3 價(jià)值函數(shù)（Value Function）概念

1.2.4 模型（Model）概念

1.3 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法（DP）

1.3.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃概念

1.3.2 策略迭代方法（Policy Iteration）

1.3.3 價(jià)值迭代方法（Value Iteration）

1.4.1 蒙特卡洛算法概念

1.4.2 探索與利用

1.4.3 多臂老虎機(jī)問(wèn)題

1.5.2 MC、TD、DP算法對(duì)比

1.5 時(shí)序差分算法（TD）

1.5.1 時(shí)間差分算法概念

1.6 Q學(xué)習(xí)（Q-Learning）

1.6.1 Q-Learning算法

1.6.2 SARSA算法

1.6.3 Q-Learning與SARSA

1.7 策略梯度算法（Policy Gradient）

1.7.1 策略梯度算法（Policy Gradient）

1.8 行動(dòng)者-評(píng)論家算法（A2C）

1.8.1 行動(dòng)者-評(píng)論家算法（Actor-Critic）

2.2 Double DQN

2.3 Dueling DQN

2.4 Distributional Q-function

2.5 Noisy Net

2.7 DDPG

2.8 異步多進(jìn)程Actor-critic算法

2.9 Proximal Policy Optimization

3.1.1 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)

3.1.2 多智能體系統(tǒng)的發(fā)展歷史

3.1.3 部分可觀察馬爾科夫決策過(guò)程

3.2 基于值函數(shù)的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

3.2.1 基于DQN的早起多智能體方法

3.2.2 協(xié)同多智能體學(xué)習(xí)的價(jià)值分解網(wǎng)絡(luò)（VDN）

3.2.3 單調(diào)值函數(shù)分解（QMIX）

3.2.4 增強(qiáng)智能體間學(xué)習(xí)（RIAL）

3.3 基于策略的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MADDPG）

4.1.1 Gym Retro游戲平臺(tái)

4.1.2 Atari 2600

4.1.3 Mujoco

4.1.4 Roboschool

4.1.5 TORCS

4.1.6 DMLab-30

4.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制方面應(yīng)用

4.2.1機(jī)器人導(dǎo)航

4.2.2機(jī)械臂控制

4.2.3家庭服務(wù)機(jī)器人

4.2.4機(jī)器人視覺(jué)

4.2.3 機(jī)器人足球

4.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛方面應(yīng)用

4.3.1路徑優(yōu)化

4.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在推薦方面應(yīng)用

4.4.1 商品推薦

4.4.2 廣告推薦

4.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面應(yīng)用

4.5.1圖像標(biāo)注框優(yōu)化

4.5.2圖像生成

4.5.3人體姿態(tài)估計(jì)

4.5.4行為識(shí)別

4.5.5目標(biāo)檢測(cè)

4.5.6人臉圖像語(yǔ)義分割

4.6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理方面應(yīng)用

4.6.1對(duì)話生成

4.6.2 自然語(yǔ)言問(wèn)題生成

4.6.3網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答場(chǎng)景

5.1.1前期準(zhǔn)備

5.1.2安裝準(zhǔn)備

5.1.3安裝Anaconda3

5.1.4 pytorch的安裝及配置

5.2 python3基礎(chǔ)知識(shí)

5.2.2 python基礎(chǔ)語(yǔ)法

5.3 pytorch基礎(chǔ)知識(shí)

5.4 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)

5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

5.6 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)demo講解

6.1.1 Gym虛擬環(huán)境安裝

6.1.2 Gym虛擬環(huán)境基礎(chǔ)知識(shí)

6.2 利用Q-learning算法解決出租車調(diào)度問(wèn)題

6.3.利用Q-learning解決“小車上山”問(wèn)題

6.4 利用SARSA算法解決出租車調(diào)度問(wèn)題

6.5 利用DQN解決“車-桿”問(wèn)題

6.6 利用DQN算法訓(xùn)練Flappy Bird游戲

6.7 利用DQN算法訓(xùn)練“太空侵略者”游戲

6.9 利用Rainbow算法訓(xùn)練“打磚塊”游戲

6.10 利用DDPG算法解決Pendulum問(wèn)題

6.11 利用DDPG算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的機(jī)械臂控制任務(wù)

6.12 利用A3C算法在仿真賽道上訓(xùn)練自動(dòng)駕駛賽車

6.13 利用A3C算法訓(xùn)練“乒乓球?qū)?zhàn)”游戲

6.14 利用PPO算法訓(xùn)練“坦克對(duì)戰(zhàn)”問(wèn)題

6.15 利用PPO算法在仿真系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)“模擬月球著陸”問(wèn)題