引言

强化学习作为一种前沿的机器学习方法，为智能体在复杂环境中的决策提供了有力的手段。在“强化学习: 训练机器人走迷宫”项目中，我们将见证强化学习算法的神奇魅力。
这个项目以自定义的迷宫环境为数据集，通过自定义的 Maze、Robot 和 Runner 类，分别实现迷宫创建、机器人动作控制以及训练过程管理。在这个过程中，我们将深入学习强化学习的基本概念，了解 Q-Learning 算法的工作原理，掌握探索-利用策略的平衡技巧。
通过不断调整参数，我们能够优化强化学习模型，使机器人在迷宫中更加高效地找到出口。在这个项目中，你将学到强化学习的核心知识，包括基本概念的理解、Q-Learning 算法的应用、探索-利用策略的把握，以及如何通过参数调整来提升模型性能。

实践练习

听完了课程赶紧动动小手去实践应用吧～

视频课程系列

AIGC代码生成与优化
机器学习算法-决策树