深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习领域的一个前沿研究方向，它结合了深度学习和强化学习的优势，使得机器能够在复杂环境中进行决策和学习。

课程简介

本课程将深入探讨深度强化学习的基本原理、算法和应用。通过本课程的学习，你将：

  • 理解深度强化学习的基本概念和框架
  • 掌握常见的深度强化学习算法，如Deep Q-Network (DQN)、Policy Gradient等
  • 学习如何将深度强化学习应用于实际场景，如游戏、机器人控制、自动驾驶等

课程内容

  • 第一章：强化学习基础

    • 强化学习的基本概念
    • 状态-动作-奖励模型
    • Value Function和Policy Function

  • 第二章：深度神经网络

    • 神经网络的基本结构
    • 深度神经网络的训练与优化
    • 激活函数和损失函数

  • 第三章：深度Q网络（DQN）

    • DQN的原理和实现
    • DQN的变体和改进
    • DQN在实际应用中的案例

  • 第四章：策略梯度方法

    • 策略梯度方法的原理
    • REINFORCE算法
    • Actor-Critic方法

  • 第五章：深度强化学习应用

    • 游戏AI
    • 机器人控制
    • 自动驾驶

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深度学习

扩展阅读

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注意：本课程内容仅供学习和研究使用，请勿用于非法用途。