强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习决策策略。以下是对强化学习课程的整体概览。

课程内容

  • 基础概念：介绍强化学习的定义、目标和基本术语。
  • 常见算法：讲解Q-learning、Sarsa、深度Q网络（DQN）、策略梯度等方法。
  • 实践案例：通过实际案例学习如何应用强化学习解决实际问题。

课程目标

通过本课程的学习，您将能够：

  • 理解强化学习的基本原理和核心概念。
  • 掌握常见的强化学习算法。
  • 学会应用强化学习解决实际问题。

相关资源

如果您想要深入了解强化学习，可以参考以下资源：

Reinforcement Learning

常见问题

  • Q：什么是强化学习？

    • A： 强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。

  • Q：强化学习有哪些应用？

    • A： 强化学习可以应用于游戏、机器人、推荐系统等多个领域。

Q-Learning