上海交大強化學(xué)習從入門到精通課程簡介

上海交大張偉楠老師的 “強化學(xué)習從入門到精通” 課程，是一套專為渴望深入掌握強化學(xué)習理論與實踐的學(xué)習者精心打造的課程體系。無論是對人工智能領(lǐng)域充滿好奇的初學(xué)者，還是尋求在該領(lǐng)域進一步提升專業(yè)技能的研究者、從業(yè)者，本課程都能提供系統(tǒng)且深入的學(xué)習路徑，助力你全面掌握強化學(xué)習這一人工智能核心技術(shù)。

課程開篇設(shè)置了多節(jié)強化學(xué)習簡介課程，通過循序漸進的講解，幫助學(xué)習者迅速搭建起對強化學(xué)習的基礎(chǔ)認知。從基本概念、體系結(jié)構(gòu)，到其與其他機器學(xué)習方法的差異，再到發(fā)展歷程與典型應(yīng)用，這部分內(nèi)容將強化學(xué)習的輪廓清晰勾勒出來，為后續(xù)深入學(xué)習奠定堅實基礎(chǔ)。在對強化學(xué)習有初步認識后，課程隨即進入探索與利用的專題講解，這是強化學(xué)習算法設(shè)計中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，關(guān)乎智能體在復(fù)雜環(huán)境中如何平衡探索新策略與利用已有經(jīng)驗，以實現(xiàn)長期累積獎勵最大化。

馬爾可夫決策過程作為強化學(xué)習的核心數(shù)學(xué)框架，課程分多節(jié)對其進行深入剖析。從馬爾可夫性的概念引入，到馬爾可夫過程、馬爾可夫獎勵過程，再到馬爾可夫決策過程的完整構(gòu)建，以及策略與價值的探討、最優(yōu)化原理的闡釋，讓學(xué)習者深刻理解強化學(xué)習問題建模的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。動態(tài)規(guī)劃作為解決馬爾可夫決策過程的經(jīng)典方法，課程詳細介紹了其原理與算法實現(xiàn)，包括價值迭代、策略迭代、迭代策略評估和廣義策略迭代等，使學(xué)習者掌握基于模型的強化學(xué)習方法，學(xué)會如何在已知環(huán)境模型的情況下規(guī)劃最優(yōu)策略。

值函數(shù)估計是強化學(xué)習中的重要內(nèi)容，課程通過多節(jié)內(nèi)容講解不同的值函數(shù)估計方法，幫助學(xué)習者理解如何在不確定環(huán)境中準確估計狀態(tài)或動作的值函數(shù)，為后續(xù)控制方法的學(xué)習提供支撐。無模型控制方法是強化學(xué)習的重要分支，課程深入介紹了蒙特卡洛控制、Sarsa 算法、Q 學(xué)習等經(jīng)典算法，以及 Double Q 學(xué)習等改進方法，讓學(xué)習者掌握在不依賴環(huán)境模型的情況下，通過與環(huán)境交互學(xué)習最優(yōu)策略的技術(shù)。規(guī)劃與學(xué)習部分則探討了如何結(jié)合規(guī)劃和在線學(xué)習的優(yōu)勢，使智能體能夠在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中更高效地學(xué)習和決策。

隨著深度學(xué)習技術(shù)的興起，深度強化學(xué)習成為當前研究熱點。課程在這方面著墨頗多，詳細講解了深度強化學(xué)習的價值方法和策略方法。從深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（DQN）及其變種，到基于策略梯度的方法，如 REINFORCE 算法、Actor - Critic 框架等，讓學(xué)習者了解如何將深度學(xué)習強大的特征表示能力與強化學(xué)習的決策優(yōu)化機制相結(jié)合，處理高維狀態(tài)空間和復(fù)雜動作空間的問題。基于模型的深度強化學(xué)習課程則進一步探索如何利用學(xué)習到的環(huán)境模型輔助強化學(xué)習過程，提高學(xué)習效率和樣本利用率。

模仿學(xué)習作為一種重要的強化學(xué)習拓展方向，課程介紹了其基本原理和常見算法，包括學(xué)徒學(xué)習、最大熵逆強化學(xué)習、生成對抗模仿學(xué)習等，讓學(xué)習者了解如何從專家示范中學(xué)習，降低強化學(xué)習的樣本復(fù)雜度。離線強化學(xué)習則聚焦于如何利用已有的歷史數(shù)據(jù)進行強化學(xué)習，而無需與環(huán)境實時交互，這在實際應(yīng)用中具有重要意義，例如自動駕駛領(lǐng)域的策略優(yōu)化。

多智能體強化學(xué)習是強化學(xué)習在多主體系統(tǒng)中的應(yīng)用，課程從基礎(chǔ)概念入手，深入講解了多智能體環(huán)境下的策略學(xué)習、合作與競爭機制，以及基于價值和策略的博弈強化學(xué)習方法，幫助學(xué)習者掌握解決多智能體協(xié)同與對抗問題的技術(shù)。AI Agent 與決策大模型部分緊跟當前人工智能發(fā)展前沿，探討了強化學(xué)習在構(gòu)建智能決策系統(tǒng)和決策大模型中的應(yīng)用，讓學(xué)習者了解強化學(xué)習在推動人工智能邁向通用智能過程中的關(guān)鍵作用。基于擴散模型的強化學(xué)習作為新興研究方向，課程對其進行了介紹，拓寬學(xué)習者的技術(shù)視野。

整套課程采用理論與實踐相結(jié)合的教學(xué)方式，每節(jié)課程都通過清晰的講解、豐富的案例和直觀的演示，幫助學(xué)習者深入理解強化學(xué)習的核心概念和算法原理。通過系統(tǒng)學(xué)習本課程，學(xué)習者將從強化學(xué)習的門外漢逐步成長為能夠獨立設(shè)計和實現(xiàn)強化學(xué)習算法，解決實際工程問題的專業(yè)人才，在人工智能領(lǐng)域占據(jù)更有利的發(fā)展位置，為未來的學(xué)術(shù)研究或職業(yè)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。