欢迎来到深度强化学习的实践学习模块！本课程将带你通过实际案例掌握强化学习的核心技术，适合有一定机器学习基础的学习者。💡

课程亮点

  • 实战导向：基于Python实现经典算法（如Q-learning、策略梯度）
  • 可视化教学：穿插交互式代码演示与效果展示
  • 进阶路径：完成本课程后可探索深度强化学习进阶专题

核心内容

  1. 环境搭建

    • 安装TensorFlow/PyTorch框架
    • 配置Gym强化学习环境
    • 使用<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/深度强化学习/" alt="深度强化学习"/></center>展示环境交互示意图

  2. 算法实现

    • OpenAI Spinning Up教程精讲
    • DQN算法实战（含代码模板）
    • Q_Learning示意图：点击查看

  3. 应用场景

    • 游戏AI训练（如Atari游戏）
    • 机器人路径规划案例
    • 强化学习在工业中的应用图谱：深入解析

学习建议

✅ 每日练习：尝试复现深度Q网络的代码实现
⚠️ 注意事项：建议先完成基础机器学习课程再进入本模块
📊 进度跟踪：通过学习数据看板监控实验效果

需要更多实践资源？点击强化学习实战项目库获取！🚀