强化学习是人工智能领域的重要分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。以下是关键知识点：
📘 核心概念
奖励机制 🎯
智能体通过接收环境反馈的奖励信号调整行为奖励机制马尔可夫决策过程 (MDP) 🔄
用状态、动作、奖励和转移概率描述问题马尔可夫决策过程深度强化学习 🧠
结合深度学习处理高维状态空间深度强化学习
🎮 典型应用场景
- 游戏AI（如AlphaGo） 🎮游戏AI
- 自动驾驶决策系统 🚗自动驾驶
- 工业机器人路径规划 🤖机器人
- 推荐系统优化 📈推荐系统
📚 延伸学习
- AI基础入门
- 深度学习与RL结合案例
- OpenAI强化学习教程（外部资源）
📌 提示：强化学习的核心在于长期回报最大化，而非单步奖励最大化。