deepmind與加州舊金山人工智能研究機(jī)構(gòu)，內(nèi)部通過開發(fā)人工智能來玩較為復(fù)雜的游戲，就好像多人實時策略型游戲dota和《星際爭霸》(starcraft)，內(nèi)部的提升培訓(xùn)是人工智能學(xué)習(xí)的一種，有可能讓系統(tǒng)對于外觀評價在未知的復(fù)雜場景中做分析，為了讓人工智能才能更加地玩好游戲，人工智能專家制定了模式手勢回報、價值判斷q函數(shù)等高端戰(zhàn)略，從而來讓人工智能更多地學(xué)習(xí)。
自動駕駛領(lǐng)域
因自動駕駛是用ai和機(jī)器學(xué)習(xí)來集成機(jī)械、電子和計算能力以得到及時駕駛決定的繁瑣程序，自動駕駛仿真可以實現(xiàn)多個目標(biāo)，一測試自動駕駛汽車在環(huán)境感知、導(dǎo)航和管理等多種因素的能力；二是形成一大批有元素的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)習(xí)方法，用戶只要安排一個仿真模型來表達(dá)與之交互并努力降低的情況，而沒有提供標(biāo)明或者未標(biāo)注的預(yù)定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

ai機(jī)器人展區(qū)
ai人工智能是我們未來科技的關(guān)鍵發(fā)展機(jī)遇，同學(xué)們進(jìn)行與ai機(jī)器人互動，通過簡短的控制系統(tǒng)、自主系統(tǒng)和機(jī)器人示例， 在普通的提升培訓(xùn)算法間快速轉(zhuǎn)換并進(jìn)行分析和對比，產(chǎn)品只要對代碼稍加改動即可完成 使用角度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過圖片、傳感器數(shù)據(jù)定義復(fù)雜策略， 選擇本地核心或云并行執(zhí)行多個仿真，加快完善策略訓(xùn)練。

加入強(qiáng)化學(xué)習(xí)
這其中包括了應(yīng)用突破學(xué)習(xí)來設(shè)置使用機(jī)器人和自動駕駛操作的控制系統(tǒng)的參考案例，加強(qiáng)培訓(xùn)就是可以訓(xùn)練agent做出正確決定的算法，當(dāng)智能體保持狀態(tài)st時，根據(jù)策略π來確定一個動作at，q學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型正是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的其中一個，他們將使用提升培訓(xùn)或程度提升培訓(xùn)的方式采用算法形式分為q學(xué)習(xí)及其變體、結(jié)構(gòu)及其變體以及分布式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種。這是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能帶來的主要成就之一，因為算法通常遇到獎勵信號稀疏和延長的情況。加強(qiáng)培訓(xùn)進(jìn)行操作獎勵函數(shù)對智能體的方式進(jìn)行調(diào)整，程度提高學(xué)習(xí)則將深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，然后，能夠?qū)⑴渲米詣芋w和自定義智能體行為matlab對象或Simulink模塊進(jìn)行實現(xiàn)，與傳統(tǒng)算法檢測相比，研究人員降低了環(huán)境設(shè)計，而是簡單在現(xiàn)實世界對機(jī)器人通過訓(xùn)練。

實際應(yīng)用廣泛
其目的是開發(fā)可以與環(huán)境交互并應(yīng)對復(fù)雜目標(biāo)的自動辦理系統(tǒng)，并將它應(yīng)用于機(jī)器人、自動駕駛汽車等相關(guān)方面中，最主要的是使用移動學(xué)習(xí)，使強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠在模擬場景中能夠訓(xùn)練，從而在實際的機(jī)器人行業(yè)中得到運用， 機(jī)器學(xué)習(xí)的最好的解決方法就是創(chuàng)建另一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型，有研究者將人工智能定位為：這是一個能夠電腦進(jìn)行人腦思維結(jié)果，有可能從場景中得到呈現(xiàn)并實施行動的智能體

關(guān)于構(gòu)建主體結(jié)構(gòu)我們選擇企業(yè)網(wǎng)格建立離散模型，對于一系簧采用相應(yīng)強(qiáng)度的彈簧單元模擬，感受與決策仿真、行為訓(xùn)練等應(yīng)用，在某些特殊情況下，我們也可以重用現(xiàn)有的matlab和Simulink系統(tǒng)模型，只要稍稍改變一下就可以把它使用增強(qiáng)學(xué)習(xí)中。