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DeepRacer：强化学习驱动模型

Laura_Dong 2023-01-13 03:38:13

课程名称	适应人群
DeepRacer：强化学习驱动模型	开发人员

本课程旨在通过帮助您在 Aamzon DeepRacer 中构建、训练和部署模型，为您提供强化学习 (RL) 的实践经验，以便您可以参加官方 Aamzon DeepRacer League。

本课程首先将引导您了解 Aamzon DeepRacer，然后再深入介绍 RL。您将有多个机会来构建、训练和评估自己的 RL 模型，然后将它们部署到实际的赛车上。

本视频由 Amazon Web Services, Inc. 及其关联公司制作并享有版权。

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Yun_Xi0 06-18

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Venus1979 05-13

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有创意

2301_81290132 2023-11-28

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66666

2301_81348344 2023-11-27

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2301_81237983 2023-11-20

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666

2301_80699768 2023-11-20

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knot

2301_81143913 2023-11-16

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吐了

张波 Bo 2022-10-20

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整体的模型很棒，有助于初学者系统了解什么是强化学习，尤其是里面的软硬件原理、奖励机制等。

CSDN 课程注册指南_Xunfang.docx

Amazon DeepRacer 介绍Amazon DeepRacer 是一个综合性的学习系统，可供各个水平的用户用来学习和探索强化学习以及试验和构建自动驾驶应用程序。DeepRacer 可分为两个主要部分：● Amazon DeepRacer Console：在线训练和评估强化学习模型在模拟自动驾驶环境；●Amazon DeepRacer 车辆：1/18 比例的 RC 车辆，导入训练好的 Am...

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无论是经验丰富的专业人士，还是初次开发模型的新手，都能够通过 Amazon DeepRacer 感受到自动驾驶的魅力，快速提升自身机器学习的专业技能。作为一个教具，Amazon DeepRacer 提供了一种学习 ML 和 RL 的轻松有趣且独特的路径，开发人员可以更好地理解 RL 及其背后的数学原理，并通过融合人工智能和机器学习、强化学习等技术的后台系统，直接训练、评估和调整强化学习模型，并将其部署到车辆上，通过在实际赛道上竞赛，可以测试模型的性能，使用车载摄像头监控赛道，模型自主控制速度和方向。

强化学习 (reinforcement learning) 经过了几十年的研发，在一直稳定发展，最近取得了很多傲人的成果，后面会有越来越好的进展。强化学习广泛应用于科学、工程、艺术等领域。下面简单列举一些强化学习的成功案例，然后对强化学习做简介，介绍两个例子：最短路径和围棋，讨论如何应用强化学习，讨论一些仍然存在的问题和建议，介绍《机器学习》强化学习应用专刊和强化学习应用研讨会，介绍强化学习资料，回顾强化学习简史，最后，简单讨论强化学习的前景。一、成功案例我们已经见证了强化学习的一些突破，比如深度Q网

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