课程链接: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning
近年来，人工智能的发展引领着各行各业的变革。其中，强化学习作为机器学习的一个重要分支，正逐步成为自动决策和智能系统的核心技术。为了帮助大家系统掌握强化学习的基础知识与应用技巧，我强烈推荐Coursera平台上的《基础强化学习》课程，由阿尔伯塔大学、Onlea和Coursera联合提供。这门课程不仅内容全面，讲解细致，而且实践性强，非常适合对强化学习感兴趣的学习者。
课程内容丰富，涵盖了从序列决策、马尔可夫决策过程（MDP）、值函数与贝尔曼方程，到动态规划等核心概念。通过逐步深入的学习，你将理解如何将实际问题转化为MDP模型，掌握各种强化学习算法的原理，并能够动手实现和调试。课程中的实践作业设计合理，帮助你巩固所学知识，比如实现epsilon-greedy策略、构建MDP示例、计算值函数以及应用动态规划解决工业控制问题。
作为一名希望在人工智能领域深造或应用的学习者，这门课程无疑是入门的绝佳选择。无论你是学生、工程师，还是研究人员，都能在这里打下坚实的基础，开启你的强化学习之旅。强烈建议大家结合课程视频和作业进行学习，逐步建立起自己的知识体系，未来在自动化、机器人、金融等行业大有作为！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-reinforcement-learning