深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称 DRL）是机器学习领域的一个热点方向。它结合了深度学习和强化学习，使机器能够在复杂的决策环境中自主学习和优化行为。
以下是一些关于深度强化学习的资源：
- 入门教程：深度强化学习入门教程
- 经典论文：Deep Q-Networks (DQN) 论文
课程内容概览
- 基础知识：强化学习的基本概念、策略梯度、Q学习等。
- 深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 深度强化学习算法：DQN、DDPG、PPO等。
- 应用案例：自动驾驶、游戏、机器人等。
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总结
深度强化学习是一个充满潜力的领域，它将推动人工智能在各个领域的应用。希望这份资源能帮助您更好地了解深度强化学习。