深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）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、自动驾驶、机器人控制等领域。以下是核心内容概览：
1. 基础概念入门
- 强化学习：通过试错与环境交互，学习最优策略的机器学习范式
- 深度学习：利用神经网络处理高维数据（如图像、状态空间）
- DRL结合点：将神经网络作为策略函数或价值函数的近似器
2. 典型应用场景
- 🎮 游戏AI（如AlphaGo、Dota 2 AI）
- 🚗 自动驾驶路径规划
- 🤖 工业机器人动作控制
- 📊 动态资源调度优化
3. 学习路径推荐
- 入门必读：强化学习基础教程
- 进阶实践：深度强化学习实战项目
- 框架对比：PyTorch vs TensorFlow DRL实现
4. 学习资源
- 📘 推荐书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》
- 🎥 视频课程：深度强化学习专题讲座
- 🧠 工具包：TensorFlow Agents 或 RLlib
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