强化学习实战：从基础到AI前沿

本课程专为希望系统掌握强化学习核心技术的学员打造，内容覆盖从线性代数、概率论等基础数学知识，到深度Q网络、策略梯度、演员评论家算法等前沿技术。课程通过Gym游戏实战与大模型RLHF项目，帮助学员将理论应用于真实场景，深入理解近端策略优化（PPO）、深度确定性策略梯度（DDPG）等主流算法。适合有志于在人工智能领域深耕的技术人员和学生。

课程特色：

• 从零搭建知识体系：从线性代数、微积分、概率论等基础数学，到马尔可夫过程、贝尔曼方程等核心理论，循序渐进夯实基础。
• 前沿算法全覆盖：深度Q网络（DQN）及其改进、策略梯度、演员评论家、PPO、DDPG、SAC、Dyna-Q等主流算法均有详细讲解与代码实现。
• 实战驱动教学：包含Gym游戏环境实战、大模型RLHF项目、多智能体系统（MADDPG）等，强化动手能力。
• 紧跟行业趋势：涵盖模仿学习、基于人类反馈的强化学习（RLHF）、AlphaStar系统等前沿方向，了解AI最新发展。

适合人群：

• 希望转型AI领域的技术人员
• 需要系统学习强化学习的研究生或本科生
• 对深度强化学习感兴趣，想通过项目提升实战能力的开发者

课程目录（部分）：

• 基础篇：线性代数、微积分、概率论、CUDA+Anaconda环境配置、PyTorch安装
• 核心理论：马尔可夫过程、贝尔曼方程、动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分
• 算法实现：DQN、策略梯度、演员评论家、PPO、DDPG、SAC、Dyna-Q代码实战
• 项目实战：Gym游戏、大模型RLHF、多智能体MADDPG
• 前沿拓展：模仿学习、博弈论、AlphaStar系统、基于人类反馈的强化学习