强化学习是机器学习的重要分支，用于训练智能体在环境中做出最优决策。
一、强化学习基础
智能体、环境、状态、动作、奖励等基本概念。
二、马尔可夫决策过程
MDP的基本概念、价值函数、策略函数。
三、Q-learning算法
Q-learning的基本原理、ε-greedy策略、经验回放。
四、策略梯度方法
策略梯度、REINFORCE算法、Actor-Critic方法。
五、深度强化学习
Deep Q-Network、Policy Gradient、PPO等深度强化学习算法。
六、强化学习应用
游戏AI、机器人控制、推荐系统等强化学习应用场景。
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