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OpenAI强化学习实战课程
 
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部份程大纲
 

Gym是为测试和开发RL算法而设计的环境/任务的集合。它让用户不必再创建复杂的环境。Gym用Python编写，它有很多的环境，比如机器人模拟或Atari 游戏。它还提供了一个在线排行榜，供人们比较结果和代码。

第1章 强化学习与常用的仿真环境平台介绍（MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2等）
第2章 OpenAI gym中的常用仿真环境介绍，包括Atari 2600 游戏系列、MuJoCo 物理模拟器、Toy text 文本环境、Robotics机械手与机械臂模拟器等
第3章 马尔科夫决策过程MDP
第4章 基于gym的MDP实例讲解，基于OpenAI Gym构建股票市场交易环境
第5章 基于gym的强化学习实践：基于值函数的强化学习方法实现；基于策略梯度的强化学习方法实现
第6章 虚拟环境Universe： 一个用于训练解决通用问题 AI 的基础架构
第7章 基于Universe的强化学习实践：用OpenAI公司的Gym工具库和Universe平台为游戏创建人工智能机器人
 

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