AI通过强化Q-Learning学习《猫抓老鼠》游戏【中字】
与汤姆和杰瑞一起学习强化学习:制作一个Q-Learning游戏
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Jun 2024
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🎓 课程名称: AI通过强化Q-Learning学习《猫抓老鼠》游戏【中字】
🧠 课程标题: 与汤姆和杰瑞一起学习强化学习:制作一个Q-Learning游戏
课程介绍
🚀 开始您的强化学习之旅!
🎲 游戏化学习强化学习
课程内容摘要
🖥️ 构建游戏项目
- 设置游戏画面: 使用Turtle库创建游戏元素,包括角色汤姆和杰瑞。
- 定义状态与动作: 为Q-learning算法提供基础,定义游戏中的状态空间和动作空间。
🏋️♂️ 核心概念学习
- 奖励塑造: 学习如何设计合适的奖励系统来指导智能体的行为。
- 折扣系数: 理解如何选择合适的折扣系数以平衡探索和开发权衡。
🔬 深入探索Q-learning算法
- 训练智能体: 使用Q-learning训练猎物(杰瑞)和捕食者(汤姆),根据奖励信息更新其Q表。
- 迭代优化: 观察智能体在游戏环境中的学习过程,并分析其策略的改进。
实战挑战与分析
🤖 应用场景
- 躲避障碍: 智能体如何学习避免游戏中的障碍。
- 目标导航: 智能体如何找到并到达目标位置。
- 策略微调: 通过调整算法的超参数来提高效率和性能。
📊 数据分析与反思
- Q表变化: 学习如何解读和分析Q表在训练迭代中的动态变化。
- 策略优化: 通过实验和分析来改进智能体的策略。
课程收获
🎓 技能提升
👨🎓 加入我们的学习之旅
开始学习吧!加入我们,一起成长与探索!🌟
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udemy ID
26/06/2024
course created date
30/06/2024
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