什么是强化学习？
强化学习是一种通过试错让智能体（Agent）学习最优策略的机器学习方法。
它模拟生物进化过程，通过奖励机制指导AI做出决策，常用于游戏AI、自动驾驶等领域。
核心要素：
- 智能体（Agent）：执行动作的学习主体
- 环境（Environment）：智能体交互的外部世界
- 奖励信号（Reward）：环境对动作的反馈机制
- 策略（Policy）：智能体选择动作的规则
常见算法与框架
| 算法类型 | 代表算法 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q-learning | DQN（深度Q网络） | 游戏对战、路径规划 |
| Policy Gradient | A3C（异步优势Actor-Critic） | 连续动作控制、机器人运动 |
| 深度强化学习 | PPO（近端策略优化） | 自动驾驶、无人机导航 |
💡 小贴士：尝试在AI实践实验室体验强化学习的模拟环境！
实战案例解析
- 游戏AI：AlphaGo通过强化学习击败世界冠军
- 自动驾驶：利用强化学习优化路径决策
- 机器人控制：训练机械臂完成复杂任务
学习路径推荐
- 基础篇：Python强化学习入门
- 进阶篇：深度强化学习实战
- 工具篇：TensorFlow/PyTorch环境搭建指南
📌 注意：强化学习需要大量计算资源，建议从简单环境（如CartPole）开始实践！