欢迎来到强化学习（Reinforcement Learning, RL）基础指南！👋
本课程将带你从零开始掌握RL的核心概念与实战技巧，适合所有对AI决策机制感兴趣的开发者和学习者。
课程大纲 📚
基础理论
- 环境与智能体交互机制 🌐
- 奖励函数设计原则 🎯
- 动态规划与蒙特卡洛方法 📈
核心算法
- Q-learning（Q_learning）
- Deep Q Network（Deep_Q_Network）
- Policy Gradient（Policy_Gradient）
应用案例
- 自动驾驶路径规划（Autonomous_Driving）
- 游戏AI策略优化（Game_AI）
- 工业机器人控制（Industrial_Robotics）
学习资源 🌐
通过本课程，你将掌握构建自主决策系统的钥匙！🔑
立即开始你的RL学习之旅吧！🚀