强化学习与深度学习课程指南 🚀
欢迎来到强化学习与深度学习的学习专区！以下是精选资源与学习路径：
📚 核心课程内容
基础理论
- 强化学习的核心概念：奖励机制、状态空间、策略优化
- 深度学习在RL中的应用：神经网络与Q-learning结合
- 现代RL框架：PPO、DQN、A3C等算法详解
实践项目
- 开发一个深度Q网络（DQN）来训练AI玩Atari游戏
- 使用PyTorch实现策略梯度方法（Policy Gradient）
- 探索多智能体强化学习（MARL）的协作场景
🌐 扩展学习资源
💡 学习建议
祝您学习顺利！🧠💡