强化学习是人工智能领域中通过试错让智能体（Agent）学习决策的范式，常用于机器人控制、游戏AI等场景。以下是新手必知的核心概念：
1. 基本框架 🧩
- 智能体（Agent）：执行动作的主体，如自动驾驶系统
- 环境（Environment）：智能体交互的外部世界，如游戏地图
- 状态（State）：环境的当前情况，用
状态_强化学习标注 - 动作（Action）：智能体可执行的操作，用
动作_强化学习标注 - 奖励（Reward）：环境对动作的反馈，用
奖励_强化学习标注
2. 核心算法 🔍
- Q学习（Q-Learning）：无需环境模型的算法，用
Q_learning标注 - 深度强化学习（DRL）：结合深度学习的扩展，如
深度强化学习 - 策略梯度（Policy Gradient）：直接优化策略的方法，用
策略梯度标注
3. 典型案例 🎮
- 迷宫导航：智能体通过奖励找到最优路径
- 游戏AI：如
AlphaGo的训练过程（点击查看详细教程） - 自动驾驶：通过奖励机制优化行驶策略
4. 学习路径 📚
- 先掌握马尔可夫决策过程基础理论
- 学习Python实现
Q_learning的入门代码 - 进阶研究
深度强化学习在现实场景的应用
提示：强化学习的核心是平衡探索与利用，推荐从简单环境开始实践！