强化学习入门教程 🤖🧠

强化学习是人工智能领域的重要分支，通过让智能体在与环境的互动中学习最优策略，广泛应用于游戏、机器人控制、自动驾驶等领域。以下是核心知识点梳理：

基础概念 📘

• 智能体（Agent）：执行动作的决策主体
• 环境（Environment）：智能体所处的外部世界
• 奖励（Reward）：环境对智能体行为的反馈机制
• 状态（State）：描述环境当前情况的变量集合
• 动作（Action）：智能体可执行的操作集合

核心算法分类 📊

1. Q-learning

   表示通过Q值函数直接学习状态-动作对的价值

2. 深度强化学习（DRL）

   结合深度学习与强化学习，处理高维状态空间

应用场景 🌍

• 🎮 游戏AI：AlphaGo、Dota 2 AI
• 🚗 自动驾驶：路径规划与决策控制
• 🤖 工业机器人：动态环境适应优化
• 📈 金融交易：基于历史数据的策略学习

学习资源 📚

• 强化学习基础入门（推荐先阅读）
• 📘 《Reinforcement Learning: An Introduction》（经典教材）
• 🎓 Coursera强化学习专项课程（系统学习）

强化学习的实践建议：从简单环境（如CartPole）开始，逐步过渡到复杂场景。需要代码示例可查看GitHub开源项目获取完整实现。