?一、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述

1.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義與特點(diǎn)

1.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別

1.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景（如自動(dòng)駕駛、游戲設(shè)計(jì)、金融交易等）

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2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念

2.1智能體（Agent）與環(huán)境（Environment）

2.2狀態(tài)（State）、動(dòng)作（Action）與獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）

2.3時(shí)序決策過(guò)程與馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）

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3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要算法

3.1蒙特卡洛方法

3.2時(shí)序差分（TD）方法

3.3價(jià)值迭代與策略迭代

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二、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

1.1深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合

1.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

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2.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

2.1深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）

2.2深度確定性策略梯度（DDPG）

2.3有優(yōu)勢(shì)的策略梯度（ASG）

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3.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)踐

3.1使用DQN解決Atari游戲問(wèn)題

3.2使用ASG解決自動(dòng)駕駛問(wèn)題

3.3深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用案例

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三、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用

1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)工具與環(huán)境

1.1OpenAI Gym簡(jiǎn)介與使用

1.2TensorFlow或PyTorch在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

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2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐

2.1基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人控制

2.2基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理

2.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)在金融交易中的應(yīng)用

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3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型評(píng)估與優(yōu)化

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3.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的評(píng)估方法

3.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化策略

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四、強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階技能

1.分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)與并行計(jì)算

1.1分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理

1.2如何使用多個(gè)智能體并行訓(xùn)練策略

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2.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的可解釋性與可信賴性

2.1深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策過(guò)程的理解

2.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)果的評(píng)估與驗(yàn)證

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3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿研究與應(yīng)用探索

3.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新研究成果

3.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)在未來(lái)科技中的應(yīng)用展望