课程概述
强化学习（Reinforcement Learning）是人工智能领域的重要分支，专注于通过试错机制让智能体在动态环境中学习最优策略。本课程专为希望成为强化学习工程师的学习者设计，涵盖理论基础、算法实现与实际应用。
学习目标
- 掌握强化学习的核心概念（如奖励函数、状态空间、策略优化）
- 熟悉主流算法（Q-learning、Deep Q-Networks、Policy Gradients）
- 通过项目实践掌握自动驾驶、机器人控制等领域的应用
- 了解实际工程中的挑战与解决方案
课程结构
- 基础模块
- 环境建模与奖励设计 🎯
- 动态规划与蒙特卡洛方法 📊
- 进阶模块
- 深度强化学习算法 🧠
- 实时策略优化与训练 🚀
- 实战模块
- 自动驾驶仿真项目 🚗
- 工业机器人路径规划 🤖
扩展学习
如需深入了解机器学习的基础知识，可访问 机器学习入门课程。
适用人群
- 计算机科学、人工智能相关专业的学生
- 工程师希望转型强化学习领域
- 对智能系统开发感兴趣的爱好者
课程特色
- 项目驱动：结合真实场景案例，提升实战能力
- 中文教学：内容与讲解均采用中文，便于理解
- 社区支持：提供学习社群与导师答疑服务 🤝