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13-基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践
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第7章 案例三 会开3D赛车的人工智能
说明
7-1 背景和知识点简介.mp4
7-10 Q-Learning 实现机器人走迷宫:游戏主程序.mp4
7-11 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(1).mp4
7-12 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(2).mp4
7-13 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(3).mp4
7-14 Deep Q Learning 实现迷宫游戏:决策算法(4)和主程序.mp4
7-15 Policy Gradient 实现 Gym 游戏.mp4
7-16 A3C 实现 3D 赛车游戏:成果演示.mp4
7-17 A3C实现3D赛车游戏:讲解A3C和编写环境.mp4
7-18 A3C实现3D赛车游戏:编写A3C算法和主程序.mp4
7-2 强化学习的经典实验环境.mp4
7-3 配置开发环境(1).mp4
7-4 配置开发环境(2).mp4
7-5 什么是强化学习.mp4
7-6 什么是Q Learning.mp4
7-7 Q-Learning 实现机器人走迷宫:创建环境.mp4
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1).mp4
7-9 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(2).mp4