强化学习
课程名称：强化学习（Reinforcement Learning）- 从人工智能到机器学习实践
第1周：课程介绍与基础知识
学习目标：
- 理解强化学习基础：介绍强化学习的概念，与监督学习和无监督学习的区别。
- 环境与状态空间：讲解马尔可夫决策过程（MDP）模型。
- 奖励与回报：阐述奖励函数的作用。
教学方法：
- 讲座：强化学习基础理论
- 资源：《强化学习：一种智能体的编程方法》 简介章节
- 课后讨论：MDP实例分析
评估：
- 作业：MDP概念练习
第2周：Q-learning与SARSA
学习目标：
- Q-learning算法：实现基本Q-table更新规则。
- SARSA算法：理解状态-动作-奖励-状态（SARSA）的动态规划策略。
- 探索与利用：探讨ε-greedy策略。
教学方法：
- 讲座：Q-learning与SARSA原理
- 实践活动：编写Q-learning/SARSA简单游戏代码
- 小组讨论：算法在实际问题中的应用
评估：
- 代码提交：Q-learning/SARSA项目
第3周：深度强化学习
学习目标：
- 深度Q-network (DQN)：理解DQN架构和经验回放的概念。
- 策略梯度方法：介绍Actor-Critic模型。
- 神经网络优化：了解Adam优化器等技术。
教学方法：
- 讲座：深度强化学习核心概念
- 实践活动：使用PyTorch实现DQN
- 视频教程：深度强化学习实战
评估：
- 项目：DQN在Atari游戏中的应用
第4周：强化学习应用案例
学习目标：
- 实际案例研究：分析AlphaGo Zero和自动驾驶中的强化学习应用。
- 项目设计：学生选择一个领域，设计一个简单的强化学习解决方案。
教学方法：
- 讨论：行业案例分享
- 项目指导：个性化项目设计和实施
评估：
- 项目报告：强化学习解决方案设计与分析
第5周：总结与未来展望
学习目标：
- 复习强化学习关键概念：回顾整个课程的重要知识点。
- 前沿进展：介绍强化学习的最新研究成果和发展趋势。
教学方法：
- 讲座：强化学习的未来与挑战
- 互动问答：解答学生疑问
评估：
- 小结报告：强化学习课程学习心得
通过这个课程，学生将掌握强化学习的基本原理，理解其在实际问题中的应用，并有机会通过实践项目提升技能。