🚀 强化学习入门课程

📌 什么是强化学习？

强化学习是机器学习的一个分支，通过**Agent（智能体）与Environment（环境）**的互动来学习最优策略。

reinforcement learning

🧠 核心概念

• Agent：执行动作以最大化累积奖励的主体
  
  

  agent
• Environment：Agent行动的外部世界，可能包含动态变化的奖励机制
  
  

  environment
• Reward：环境对Agent行为的即时反馈
  
  

  reward
• Policy：Agent在特定状态下选择动作的策略
  
  

  policy
• Q-Learning：一种经典的强化学习算法，通过Q值更新学习最优策略
  
  

  q learning

🌍 应用场景

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 自动驾驶决策系统
• 机器人路径规划
• 推荐系统优化
• 工业流程自动化

📘 学习资源

1. 强化学习进阶课程 - 深入马尔可夫决策过程与深度强化学习
2. Python实现强化学习 - 代码示例与实战演练
3. 相关论文推荐 - 经典算法与最新研究方向

🔄 实践环节

尝试在在线强化学习沙盒中模拟Agent学习过程，体验不同奖励函数对策略的影响！

reinforcement learning sandbox