上海交大强化学习从入门到精通课程简介

上海交大张伟楠老师的 “强化学习从入门到精通” 课程，是一套专为渴望深入掌握强化学习理论与实践的学习者精心打造的课程体系。无论是对人工智能领域充满好奇的初学者，还是寻求在该领域进一步提升专业技能的研究者、从业者，本课程都能提供系统且深入的学习路径，助力你全面掌握强化学习这一人工智能核心技术。

课程开篇设置了多节强化学习简介课程，通过循序渐进的讲解，帮助学习者迅速搭建起对强化学习的基础认知。从基本概念、体系结构，到其与其他机器学习方法的差异，再到发展历程与典型应用，这部分内容将强化学习的轮廓清晰勾勒出来，为后续深入学习奠定坚实基础。在对强化学习有初步认识后，课程随即进入探索与利用的专题讲解，这是强化学习算法设计中的关键环节，关乎智能体在复杂环境中如何平衡探索新策略与利用已有经验，以实现长期累积奖励最大化。

马尔可夫决策过程作为强化学习的核心数学框架，课程分多节对其进行深入剖析。从马尔可夫性的概念引入，到马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，再到马尔可夫决策过程的完整构建，以及策略与价值的探讨、最优化原理的阐释，让学习者深刻理解强化学习问题建模的数学基础。动态规划作为解决马尔可夫决策过程的经典方法，课程详细介绍了其原理与算法实现，包括价值迭代、策略迭代、迭代策略评估和广义策略迭代等，使学习者掌握基于模型的强化学习方法，学会如何在已知环境模型的情况下规划最优策略。

值函数估计是强化学习中的重要内容，课程通过多节内容讲解不同的值函数估计方法，帮助学习者理解如何在不确定环境中准确估计状态或动作的值函数，为后续控制方法的学习提供支撑。无模型控制方法是强化学习的重要分支，课程深入介绍了蒙特卡洛控制、Sarsa 算法、Q 学习等经典算法，以及 Double Q 学习等改进方法，让学习者掌握在不依赖环境模型的情况下，通过与环境交互学习最优策略的技术。规划与学习部分则探讨了如何结合规划和在线学习的优势，使智能体能够在复杂动态环境中更高效地学习和决策。

随着深度学习技术的兴起，深度强化学习成为当前研究热点。课程在这方面着墨颇多，详细讲解了深度强化学习的价值方法和策略方法。从深度 Q 网络（DQN）及其变种，到基于策略梯度的方法，如 REINFORCE 算法、Actor - Critic 框架等，让学习者了解如何将深度学习强大的特征表示能力与强化学习的决策优化机制相结合，处理高维状态空间和复杂动作空间的问题。基于模型的深度强化学习课程则进一步探索如何利用学习到的环境模型辅助强化学习过程，提高学习效率和样本利用率。

模仿学习作为一种重要的强化学习拓展方向，课程介绍了其基本原理和常见算法，包括学徒学习、最大熵逆强化学习、生成对抗模仿学习等，让学习者了解如何从专家示范中学习，降低强化学习的样本复杂度。离线强化学习则聚焦于如何利用已有的历史数据进行强化学习，而无需与环境实时交互，这在实际应用中具有重要意义，例如自动驾驶领域的策略优化。

多智能体强化学习是强化学习在多主体系统中的应用，课程从基础概念入手，深入讲解了多智能体环境下的策略学习、合作与竞争机制，以及基于价值和策略的博弈强化学习方法，帮助学习者掌握解决多智能体协同与对抗问题的技术。AI Agent 与决策大模型部分紧跟当前人工智能发展前沿，探讨了强化学习在构建智能决策系统和决策大模型中的应用，让学习者了解强化学习在推动人工智能迈向通用智能过程中的关键作用。基于扩散模型的强化学习作为新兴研究方向，课程对其进行了介绍，拓宽学习者的技术视野。

整套课程采用理论与实践相结合的教学方式，每节课程都通过清晰的讲解、丰富的案例和直观的演示，帮助学习者深入理解强化学习的核心概念和算法原理。通过系统学习本课程，学习者将从强化学习的门外汉逐步成长为能够独立设计和实现强化学习算法，解决实际工程问题的专业人才，在人工智能领域占据更有利的发展位置，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。