课程主页: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning
课程介绍
随着人工智能和机器学习的迅猛发展，强化学习（Reinforcement Learning）正逐渐成为一个热门的研究领域。Coursera平台上的《强化学习基础》课程由阿尔伯塔大学、Onlea和Coursera合作提供，是深度了解这一学科的理想起点。
本课程不仅介绍了强化学习的基本概念，还涵盖了实现自动决策的统计学习技术。你将在课程中与智能体进行交互，理解在复杂环境中进行决策的重要性，这对于希望在自动化和智能决策方面取得突破的公司尤为重要。
课程大纲
课程分为四个模块，以下是课程的主要内容：
- 欢迎来到课程！
在本模块中，你将认识授课老师，并对课程内容有初步的了解，这将帮助你顺利完成接下来的学习旅程。
- 序贯决策简介
学习探索-利用的权衡，实施增量算法以估计动作值，并比较不同算法在探索中的优劣。
- 马尔科夫决策过程（MDP）
了解如何将现实问题转化为MDP，学习目标导向行为及其与奖励最大化的关系。
- 价值函数与贝尔曼方程
解决MDP后，使用价值函数更高效地寻找最佳策略，理解价值函数和贝尔曼方程的定义。
- 动态规划
实施动态规划来计算价值函数和最优政策，了解其在实际工业应用中的重要性。
学习体会
通过本课程的学习，我深入理解了强化学习的核心概念，尤其是马尔科夫决策过程和动态规划，这些对我今后的研究和工作帮助巨大。此外，课程的作业和测验设计合理，能够有效巩固所学知识。
如果你对人工智能、机器学习，特别是决策系统感兴趣，我强烈推荐你参加这个课程。无论你是学生还是职场人士，都会从中获得宝贵的知识和技能。
总结
《强化学习基础》不仅是学习强化学习的绝佳起点，更是掌握现代AI决策的基础。无论是在学术研究还是在行业应用中，这个课程都具有很高的价值和实用性。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning