强化学习教程

强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。以下是一些强化学习的入门教程和资源。

入门教程

1. 《深度强化学习》 - 这本书由伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）等人合著，是强化学习的经典入门书籍。

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2. 在线课程 - Coursera 和 Udacity 提供了多门强化学习的在线课程，适合初学者。

实践案例

1. 智能体在围棋中的应用 - AlphaGo 是一个著名的强化学习应用案例，它通过自我对弈来提高围棋水平。

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     AlphaGo

2. 无人驾驶汽车 - 强化学习在无人驾驶汽车中的应用也非常广泛，可以帮助汽车在复杂环境中做出决策。

学习资源

1. GitHub 仓库 - 许多开源的强化学习项目可以在 GitHub 上找到，例如 OpenAI Gym 和 Stable Baselines。

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2. 论文 - 强化学习的最新研究论文可以在 arXiv 或 NeurIPS 等平台上找到。

希望这些资源能帮助你更好地了解和学习强化学习！