深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习与强化学习的技术，使得机器能够通过与环境交互进行学习，并实现复杂的决策和行动。
课程大纲
深度学习基础
- 深度神经网络的基本结构
- 神经网络优化算法
强化学习基础
- 强化学习的基本概念
- Q-learning和SARSA算法
深度强化学习
- 深度Q网络（DQN）
- 策略梯度方法
- 模仿学习和强化学习
应用案例
- 游戏AI
- 机器人控制
- 货币交易
实战演练
- 使用TensorFlow或PyTorch实现DRL模型
- 案例分析与改进
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