RL 与 RLLib 教程 🧠

欢迎来到强化学习（Reinforcement Learning, RL）与 Ray RLLib 教程！这里是您入门 RL 的最佳起点，涵盖核心概念、实践案例与进阶技巧。🚀

📚 教程大纲

1. 强化学习基础

   • 什么是 RL？🧠
   • 环境、智能体与奖励机制 🧩
   • 扩展阅读：RL 核心理论

2. RLLib 入门

   • 安装与环境搭建 🛠️
   • 快速启动示例 🧪
   • 支持的算法框架 🧮

3. 实战项目

   • 从零实现经典 CartPole 问题 🏗️
   • 多智能体协作场景 🤝
   • 深入学习：分布式训练

📷 图片展示

🌐 语言切换

如需英文版教程，请访问：RL and RLLib Tutorial

✅ 小贴士

• 使用 pip install rllib 安装 RLLib 📦
• 官方文档是学习的最佳资源：Ray RLLib 文档
• 遇到问题？在 社区论坛 提问 👇

祝您学习愉快！如有更多疑问，欢迎随时探索本站其他内容。📚💡