欢迎进入强化学习的世界！本课程将带你从零开始掌握核心概念与实战技巧，适合对人工智能感兴趣的初学者 🚀
课程亮点
- 基础概念：马尔可ff奖赏、状态转移、策略优化等理论解析 📚
- 算法实战：Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients 等经典算法实现 🧪
- 应用案例：游戏AI、机器人路径规划、自动驾驶等场景落地 🚗🎮
- 互动练习：包含 OpenAI Gym 环境的动手实验 🧑🏫
学习路径推荐
- 先修知识：机器学习基础 是必修课 📚
- 核心课程：完成本课程后，建议深入 深度强化学习专题 📈
- 实战项目：尝试 OpenAI Gym 环境实战 收获成就感 🧩
学习资源
| 资源类型 | 推荐内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 教材 | Reinforcement Learning: An Introduction | 由 Sutton 和 Barto 经典著作改编 |
| 视频 | Deep Reinforcement Learning Nanodegree | Udacity 专业课程 |
| 工具 | TensorFlow RL 库 | 实战必备工具包 |
常见问题
Q: 需要什么编程基础？
A: Python 是首选语言，建议掌握 NumPy 和 PyTorch 🐍💻Q: 课程包含代码练习吗？
A: 当然！每个章节都有 Jupyter Notebook 实践文件 📄Q: 如何评估学习效果？
A: 完成 课程测验 获取反馈 ✅