课程链接: https://www.coursera.org/learn/dmrol
在当今快速发展的人工智能领域，强化学习正逐步成为核心技术之一。近日，我完成了由Coursera提供的《Decision Making and Reinforcement Learning》课程，收获颇丰。这门课程由Tony Dear教授讲授，系统介绍了序贯决策和强化学习的基本概念与方法，非常适合希望深入了解这一领域的学习者。
课程首先从效用理论入手，帮助我们理解偏好是如何被建模和表示的。接着，课程通过多臂老虎机问题（multi-armed bandit problems）讲解了在有限信息下的决策优化策略，涵盖了行动值估计和样本平均等技术。这一部分内容对于理解探索与利用之间的权衡极为重要。
随后，课程引入有限马尔可夫决策过程（MDPs），并通过动态规划算法讲解了其求解方法，为复杂的序贯决策提供了理论基础。课程内容丰富，配合实际案例和练习，使学习变得生动有趣。
我强烈推荐这门课程给对强化学习、人工智能、决策科学感兴趣的朋友们。不论你是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中获得宝贵的知识与实用的技能。课程不仅内容全面，还提供丰富的学习资源和互动环节，助你逐步掌握强化学习的核心思想。快来加入我们的学习旅程，一起探索智能决策的奥秘吧！