深度强化学习是结合深度学习与强化学习的前沿技术，广泛应用于游戏AI、机器人控制等领域。以下是关键知识点：
1. 核心概念 🧠
- Agent（智能体）：自主决策的实体，通过与环境互动学习策略
- Reward（奖励）：环境对Agent行为的反馈机制，驱动目标优化
- Policy（策略）：Agent选择动作的规则，如ε-greedy或策略梯度
- Value Function（价值函数）：评估状态或动作长期收益的数学工具
📌 了解基础概念可访问：/ai_tutorials/intro_to_reinforcement_learning
2. 典型算法 📚
| 算法 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 无模型，离线学习 | 游戏关卡设计 |
| Deep Q-Network (DQN) | 引入神经网络 | 自动驾驶决策 |
| Policy Gradient | 直接优化策略 | 机器人路径规划 |
3. 实战项目建议 🚀
- 推荐从经典游戏开始，如Breakout或CartPole
- 尝试开源框架：PyTorch 或 TensorFlow
- 参考教程：/ai_tutorials/advanced_reinforcement_learning