上海交大強(qiáng)化學(xué)習(xí)從入門到精通課程簡(jiǎn)介

上海交大張偉楠老師的 “強(qiáng)化學(xué)習(xí)從入門到精通” 課程，是一套專為渴望深入掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論與實(shí)踐的學(xué)習(xí)者精心打造的課程體系。無(wú)論是對(duì)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(jìn)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(xí)路徑，助力你全面掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)這一人工智能核心技術(shù)。

課程開篇設(shè)置了多節(jié)強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介課程，通過(guò)循序漸進(jìn)的講解，幫助學(xué)習(xí)者迅速搭建起對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)認(rèn)知。從基本概念、體系結(jié)構(gòu)，到其與其他機(jī)器學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)的輪廓清晰勾勒出來(lái)，為后續(xù)深入學(xué)習(xí)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)有初步認(rèn)識(shí)后，課程隨即進(jìn)入探索與利用的專題講解，這是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)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(yàn)，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化。

馬爾可夫決策過(guò)程作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心數(shù)學(xué)框架，課程分多節(jié)對(duì)其進(jìn)行深入剖析。從馬爾可夫性的概念引入，到馬爾可夫過(guò)程、馬爾可夫獎(jiǎng)勵(lì)過(guò)程，再到馬爾可夫決策過(guò)程的完整構(gòu)建，以及策略與價(jià)值的探討、最優(yōu)化原理的闡釋，讓學(xué)習(xí)者深刻理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題建模的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。動(dòng)態(tài)規(guī)劃作為解決馬爾可夫決策過(guò)程的經(jīng)典方法，課程詳細(xì)介紹了其原理與算法實(shí)現(xiàn)，包括價(jià)值迭代、策略迭代、迭代策略評(píng)估和廣義策略迭代等，使學(xué)習(xí)者掌握基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，學(xué)會(huì)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(jì)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的重要內(nèi)容，課程通過(guò)多節(jié)內(nèi)容講解不同的值函數(shù)估計(jì)方法，幫助學(xué)習(xí)者理解如何在不確定環(huán)境中準(zhǔn)確估計(jì)狀態(tài)或動(dòng)作的值函數(shù)，為后續(xù)控制方法的學(xué)習(xí)提供支撐。無(wú)模型控制方法是強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(xí)等經(jīng)典算法，以及 Double Q 學(xué)習(xí)等改進(jìn)方法，讓學(xué)習(xí)者掌握在不依賴環(huán)境模型的情況下，通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的技術(shù)。規(guī)劃與學(xué)習(xí)部分則探討了如何結(jié)合規(guī)劃和在線學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，使智能體能夠在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中更高效地學(xué)習(xí)和決策。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。課程在這方面著墨頗多，詳細(xì)講解了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的價(jià)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(xí)者了解如何將深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征表示能力與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策優(yōu)化機(jī)制相結(jié)合，處理高維狀態(tài)空間和復(fù)雜動(dòng)作空間的問題。基于模型的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程則進(jìn)一步探索如何利用學(xué)習(xí)到的環(huán)境模型輔助強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程，提高學(xué)習(xí)效率和樣本利用率。

模仿學(xué)習(xí)作為一種重要的強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(xí)、最大熵逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗模仿學(xué)習(xí)等，讓學(xué)習(xí)者了解如何從專家示范中學(xué)習(xí)，降低強(qiáng)化學(xué)習(xí)的樣本復(fù)雜度。離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)則聚焦于如何利用已有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而無(wú)需與環(huán)境實(shí)時(shí)交互，這在實(shí)際應(yīng)用中具有重要意義，例如自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的策略優(yōu)化。

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(xí)、合作與競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，以及基于價(jià)值和策略的博弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，幫助學(xué)習(xí)者掌握解決多智能體協(xié)同與對(duì)抗問題的技術(shù)。AI Agent 與決策大模型部分緊跟當(dāng)前人工智能發(fā)展前沿，探討了強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(xí)者了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)在推動(dòng)人工智能邁向通用智能過(guò)程中的關(guān)鍵作用。基于擴(kuò)散模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為新興研究方向，課程對(duì)其進(jìn)行了介紹，拓寬學(xué)習(xí)者的技術(shù)視野。

整套課程采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)方式，每節(jié)課程都通過(guò)清晰的講解、豐富的案例和直觀的演示，幫助學(xué)習(xí)者深入理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心概念和算法原理。通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)本課程，學(xué)習(xí)者將從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的門外漢逐步成長(zhǎng)為能夠獨(dú)立設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，解決實(shí)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(lái)的學(xué)術(shù)研究或職業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。