高级人工智能：深度强化学习与 PyTorch 实战（第二版）

解锁强化学习的力量，构建能够自主学习和适应的智能体！

你是否准备好探索强化学习（Reinforcement Learning, RL）的无限可能，构建出能够像人类一样通过试验和错误来学习的智能体？欢迎来到目前为止最全面、最前沿、最实用的强化学习课程——现在全新升级为第二版！

无论你是学生、研究员、工程师，还是人工智能爱好者，这门课程都将带你从强化学习的基础概念开始，一步步深入到最前沿的深度强化学习实现中，包括使用 DQN 和 A2C 等先进算法构建能够玩转 Atari 游戏的智能体。

由 Lazy Programmer Team、Lazy Programmer Inc. 创建
。MP4 | 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 声道
级别：专家 | 类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：63 讲（15 小时 35 分钟）| 大小：5.65 GB

你将学习什么？

强化学习核心概念

• 奖励机制：理解奖励函数的设计与优化。
• 价值函数：掌握价值函数的计算与应用。
• 贝尔曼方程：深入理解强化学习中的核心数学工具。
• 马尔可夫决策过程（MDP）：学习状态、动作、转移概率和奖励的基本框架。

经典强化学习算法

• Q-Learning：无模型强化学习的经典算法，适用于小规模问题。
• 时序差分（TD）学习：结合模型和模型自由的学习方法。
• 蒙特卡洛方法：通过采样和模拟来估计最优策略。

实践与代码实现

• 从零开始实现强化学习算法：通过 Python 和 Gymnasium 环境，亲手编写强化学习算法。
• 深度 Q 网络（DQN）：结合神经网络、经验重放和目标网络，构建强大且可扩展的智能体。
• 策略梯度与 A2C：深入理解策略优化的前沿方法，包括 Actor-Critic 框架的实现和应用。

Atari 游戏 AI 开发

• 现代工具链：使用 Stable Baselines3 等前沿库，训练智能体玩转经典 Atari 游戏（如 Breakout、Pong、Asteroids 等）。
• 从零到英雄：从环境搭建到算法实现，完整的项目实战。

进阶与扩展

• 进化策略：探索强化学习与进化算法的结合。
• 熵正则化：通过信息论优化策略的多样性。
• 实际应用优化：掌握强化学习在真实场景中的调参技巧和性能优化方法。

使用的工具与库

• Python：完整的代码实现与详细讲解。
• Gymnasium（原 OpenAI Gym）：构建和测试强化学习环境的标准工具。
• Stable Baselines3：最新的强化学习算法库，支持高效训练和部署。
• NumPy 与 Matplotlib：数据处理与可视化工具。
• PyTorch：用于构建和训练深度神经网络模型。

为什么选择这门课程？

• 全新升级：第二版课程内容精炼，解释更清晰，工具和库更新到最新版本。
• 真实实现：不仅停留在理论层面，课程中所有算法都将通过代码实现，确保每个知识点都能落地应用。
• 全方位覆盖：专为不同层次的学习者设计，包括初学者的专属复习部分和高级学习者的深度扩展。
• 经过验证的教学结构：由经验丰富的讲师设计，已经成功教授数千名学习者AI和机器学习技能。

适合谁学习？

• 数据科学家与机器学习工程师：希望进入强化学习领域的从业者。
• 学生与研究员：将强化学习应用于学术研究或实际项目的学习者。
• 开发者：想要构建智能体或人工智能游戏的开发者。
• 人工智能爱好者：对机器如何通过交互学习感兴趣的所有人。

加入课程，释放强化学习的潜力！

通过这门课程，你将从理论到实践，全面掌握强化学习的核心技术，并能够独立开发出能够“思考、学习、玩转游戏”的智能体。无论是 Atari 游戏中的智能体，还是实际应用中的复杂系统，这门课程都将为你提供强大的技术支持。

现在就报名，解锁强化学习的无限可能，提升你的 AI 技能！