深度强化学习课程

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单元 1. 深度强化学习导论

奖励单元 1. Huggy 深度强化学习导论

直播 1. 课程运作方式、问答环节以及与 Huggy 互动

单元 2. Q-Learning 导论

单元 3. 基于 Atari 游戏的深度 Q-Learning

奖励单元 2. 使用 Optuna 自动进行超参数调优

单元 4. 基于 PyTorch 的策略梯度

单元 5. Unity ML-Agents 导论

单元 6. 基于机器人环境的 Actor Critic 方法

单元 7. 多智能体和 AI 对战 AI 导论

单元 8. 第 1 部分近端策略优化 (PPO)

单元 8. 第 2 部分基于 Doom 的近端策略优化 (PPO)

奖励单元 3. 强化学习进阶主题

奖励单元 5. 基于 Godot RL Agents 的模仿学习

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Optuna 教程

以下内容来自 Antonin Raffin 在 ICRA 2022 上的演讲，他是 Stable-Baselines 和 RL-Baselines3-Zoo 的创始人之一。

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