课程链接: https://www.coursera.org/learn/prediction-control-function-approximation
近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为人工智能的核心技术之一，得到了广泛关注和快速发展。为了帮助学习者系统掌握RL中的函数逼近与控制技术，Coursera与阿尔伯塔大学联合推出了《Prediction and Control with Function Approximation》课程。本课程内容丰富，结合理论与实践，适合希望深入理解高维和无限状态空间中RL问题的学者与工程师。
课程亮点：
1. 全面覆盖预测与控制基础：课程从政策评估、特征构建到控制策略，系统讲解了在大规模状态空间中如何有效进行估值与优化。
2. 实用的算法知识：深入介绍Monte Carlo、TD学习、Q-learning、Sarsa等经典方法，以及它们在函数逼近中的扩展应用。
3. 强调特征工程与神经网络：引导学员理解如何设计和优化特征，利用神经网络实现自适应特征提取，提升模型性能。
4. 高频实践环节：课程中包含多个实际任务和评估，让学员在操作中深化理解，包括预测任务和策略优化。
我个人认为，此课程非常适合有一定基础的强化学习学习者，特别是对高维问题和连续空间策略感兴趣的研究者和工程师。通过学习，你将掌握如何将RL理论应用到实际复杂场景中，实现智能体的自主学习与优化。强烈推荐给希望提升RL技能的你！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/prediction-control-function-approximation