强化学习是人工智能领域中通过试错机制让智能体学习最优策略的范式，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等场景。以下是核心内容概览：
🎯 核心概念
- 奖励机制：智能体通过环境反馈的奖励信号调整行为
- 状态-动作空间：定义智能体可感知的环境状态和可执行的动作
- Q学习算法：经典的值迭代方法，通过Q表存储状态-动作对的价值
- 深度强化学习：结合深度神经网络的强化学习方法（如DQN、PPO）
📚 学习资源
- 强化学习基础教程（推荐入门）
- 深度强化学习实战（进阶路径）
- OpenAI Spinning Up 文档（英文权威指南）
🧠 典型应用场景
| 领域 | 示例 |
|---|---|
| 游戏AI | AlphaGo、星际争霸AI |
| 机器人控制 | SLAM导航、机械臂路径规划 |
| 自动驾驶 | 路径决策、交通规则学习 |
| 工业优化 | 调度算法、资源分配策略 |