强化学习书籍：课程指南 📚

强化学习是人工智能领域的重要分支，结合了数学、统计学与计算机科学。以下为相关学习资源与推荐：

🔑 核心内容概览

• 基础理论：马尔可夫决策过程（MDP）、贝尔曼方程、策略梯度
• 算法分类：基于值的（Q-learning）、基于模型的、深度强化学习（DRL）
• 应用领域：游戏AI（如AlphaGo）、机器人路径规划、自动驾驶

📘 推荐书籍

1. 《Reinforcement Learning: An Introduction》 by Sutton & Barto
   • 经典教材，涵盖基础到进阶内容
   • 点击获取英文原版
2. 《Deep Reinforcement Learning Handbook》 by Maxim Lubyagin
   • 深度强化学习实战指南，含代码示例
   • 扩展阅读：AI技术全景

📈 学习路径建议

1. 先掌握机器学习基础
2. 学习概率论与统计
3. 实践项目：使用Python实现经典算法（如Q-learning）

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如需进一步了解强化学习在具体场景的应用，可访问课程案例库