强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。以下是几个经典项目方向和学习资源：
核心概念入门
- Q学习：一种无模型算法，通过更新Q值来决策
- 深度强化学习：结合深度神经网络的扩展，如DQN、PPO等
- 多智能体系统：研究多个自主决策体的协作与竞争
项目实践推荐
- 游戏AI开发
从简单的迷宫导航开始，逐步尝试AlphaGo的复杂策略 - 机器人路径规划
应用Q-learning优化移动机器人避障逻辑
查看完整案例代码 - 自动驾驶模拟
使用深度强化学习训练车辆决策模型
学习资源
📘 强化学习的核心在于「试错」与「奖励机制」，建议从OpenAI Gym等工具开始实践。需要更详细的实验指南可点击上方链接。