deepmind與加州舊金山人工智能研究機構，內部通過開發人工智能來玩較為復雜的游戲，就好像多人實時策略型游戲dota和《星際爭霸》(starcraft)，內部的提升培訓是人工智能學習的一種，有可能讓系統對于外觀評價在未知的復雜場景中做分析，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函數等高端戰略，從而來讓人工智能更多地學習。
自動駕駛領域
因自動駕駛是用ai和機器學習來集成機械、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多個目標，一測試自動駕駛汽車在環境感知、導航和管理等多種因素的能力；二是形成一大批有元素的訓練數據來訓練深層神經網絡等學習方法，用戶只要安排一個仿真模型來表達與之交互并努力降低的情況，而沒有提供標明或者未標注的預定義訓練數據集。

ai機器人展區
ai人工智能是我們未來科技的關鍵發展機遇，同學們進行與ai機器人互動，通過簡短的控制系統、自主系統和機器人示例， 在普通的提升培訓算法間快速轉換并進行分析和對比，產品只要對代碼稍加改動即可完成 使用角度神經網絡，通過圖片、傳感器數據定義復雜策略， 選擇本地核心或云并行執行多個仿真，加快完善策略訓練。

加入強化學習
這其中包括了應用突破學習來設置使用機器人和自動駕駛操作的控制系統的參考案例，加強培訓就是可以訓練agent做出正確決定的算法，當智能體保持狀態st時，根據策略π來確定一個動作at，q學習數學模型正是強化學習算法的其中一個，他們將使用提升培訓或程度提升培訓的方式采用算法形式分為q學習及其變體、結構及其變體以及分布式多智能體強化學習三種。這是機器學習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。加強培訓進行操作獎勵函數對智能體的方式進行調整，程度提高學習則將深層神經網絡應用于強化學習算法，然后，能夠將配置自動體和自定義智能體行為matlab對象或Simulink模塊進行實現，與傳統算法檢測相比，研究人員降低了環境設計，而是簡單在現實世界對機器人通過訓練。

實際應用廣泛
其目的是開發可以與環境交互并應對復雜目標的自動辦理系統，并將它應用于機器人、自動駕駛汽車等相關方面中，最主要的是使用移動學習，使強化學習能夠在模擬場景中能夠訓練，從而在實際的機器人行業中得到運用， 機器學習的最好的解決方法就是創建另一個機器學習模型，有研究者將人工智能定位為：這是一個能夠電腦進行人腦思維結果，有可能從場景中得到呈現并實施行動的智能體

關于構建主體結構我們選擇企業網格建立離散模型，對于一系簧采用相應強度的彈簧單元模擬，感受與決策仿真、行為訓練等應用，在某些特殊情況下，我們也可以重用現有的matlab和Simulink系統模型，只要稍稍改變一下就可以把它使用增強學習中。