强化学习是AI领域的重要分支，以下是一些经典项目方向与学习资源推荐：

1. 基础算法实践

  • Q-Learning
    经典表格型强化学习算法，适合入门理解价值函数更新机制

    Q_learning
    *🔗 [查看Q学习详解](/ai/rl_tutorials)*

  • Deep Q Networks (DQN)
    结合深度学习的Q学习变种，可处理高维状态空间

    Deep_Q_Networks
    *📚 [深度学习教程](/ai/deep_learning_introduction)*

2. 进阶框架应用

  • PPO (Proximal Policy Optimization)
    稳健的策略优化算法，广泛应用于游戏AI开发

    PPO

  • A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
    多线程训练框架，适合分布式计算环境

    A3C

3. 实战项目推荐

  • 机器人路径规划
    使用RL训练机械臂避障导航

    Robotics

  • AlphaGo式博弈AI
    结合蒙特卡洛树搜索的深度强化学习框架

    AlphaGo

📌 想了解具体项目实现细节？点击进入项目实战指南