🧠 学习路径建议
基础理论
- 理解马尔可夫决策过程（MDP）
- 学习动态规划与蒙特卡洛方法
- 掌握Q_learning算法原理
实践项目
- 从经典问题（如迷宫导航）开始动手实现
- 尝试使用Deep_Q_Network解决复杂任务
- 搭建OpenAI Gym环境进行实验
进阶技巧
- 学习策略梯度与Actor-Critic框架
- 探索PPO（Proximal Policy Optimization）优化方法
- 研究多智能体协作与分布式训练
📌 实践资源推荐
- 🔗 强化学习理论详解（建议先学习基础理论再实践）
- 推荐使用Python与PyTorch框架
- 参考RL Course扩展学习
📚 学习资料
- 书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》
- 在线课程：UllRai RL专项
- 工具：Colab Notebook模板
📌 提示：实践时注意平衡探索与利用，建议从简单环境（如CartPole）入门！