强化学习是机器学习领域中一个重要的分支，它通过智能体与环境之间的交互来学习最优策略。以下是一些强化学习的经典案例研究：
智能体在围棋中的表现
AlphaGo 是由 DeepMind 开发的一款围棋程序，它在 2016 年击败了世界围棋冠军李世石。AlphaGo 的成功展示了强化学习在复杂游戏中的强大能力。了解更多自动驾驶汽车
强化学习在自动驾驶汽车的开发中扮演了关键角色。通过模拟各种驾驶场景，智能体可以学习到在不同情况下如何做出最佳决策。了解更多机器人控制
强化学习被广泛应用于机器人控制领域，例如无人机、机械臂等。通过强化学习，机器人可以在复杂的操作环境中学习到高效的移动策略。了解更多
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AlphaGo 与李世石的围棋对决
自动驾驶汽车模拟场景
机器人控制示例