强化学习
本系列视频概述了强化学习，它是一种机器学习，可以解决一些传统方法难以解决的控制系统问题。
我们将介绍强化问题的基础知识，以及它与传统控制方法的区别。我们将展示为什么使用神经网络表示未知的函数，以及智能体如何使用来自环境的奖励来训练它们。
看完本视频系列后，您将对以下问题有更多的了解：
- 什么是强化学习，为什么我在解决控制问题时应该考虑它？
- 如何设置和解决强化学习问题？
- 强化学习相较于传统控制方法的一些优缺点是什么？
从工程师的角度了解强化学习概况。强化学习是一种机器学习，可以解决一些非常棘手的控制问题。
本视频通过浏览工作流帮助我们进一步了解强化学习。环境是怎样的？奖励函数如何激励智能体？策略是如何构造的？
强化学习算法和神经玩过策略简介。
机器人强化学习的应用，特别是针对双足机器人行走问题。
在将强化学习应用于生产系统时您会遇到一些挑战。相应的，您也有方法可以缓解这些挑战。本视频将介绍验证所学解决方案的难点，以及您可以采取哪些应对措施。
了解多智能体强化学习以及它需要面临和克服的一些挑战。
比较无模型的和基于模型的强化学习方法，更好地了解如何根据具体情况选择。
学习如何通过多种方法利用强化学习在硬件上训练和部署控制策略。
