以下是关于深度强化学习（DRL）课程的讲义内容，希望对您有所帮助。
课程简介
深度强化学习是近年来人工智能领域的一个重要研究方向，它结合了深度学习和强化学习的技术，使机器能够在复杂的动态环境中进行决策和行动。
讲义大纲
基础知识
- 强化学习概述
- 深度学习概述
- DRL 的基本概念
环境与状态
- 环境定义
- 状态表示
- 奖励函数
算法与模型
- Q 学习
- 策略梯度
- 深度 Q 网络（DQN）
- 策略梯度与深度策略网络（PG/DPG）
实践应用
- 游戏控制
- 自动驾驶
- 机器人控制
未来展望
- DRL 的发展趋势
- 挑战与机遇
图片展示
以下是一些与 DRL 相关的图片，供您参考：
深度强化学习架构
DRL 应用实例
扩展阅读
如果您对 DRL 有更深入的了解需求，可以参考以下链接：