5门免费的强化学习课程

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强化学习（RL）是机器学习的一个子领域，在这种学习中，智能体通过与环境互动来学习做出决策，而不是仅仅依赖于现有的数据。这是一个将试错学习与来自行动的反馈相结合以改进未来表现的领域。

在本博客中，我们将探讨我认为最适合初学者和对进入令人兴奋的自主学习机器人领域感兴趣的专业人士的 5 个免费课程。

1. Hugging Face 的深度强化学习课程

我强烈建议初学者在一个月内学习并完成 Hugging Face 的深度强化学习课程，以了解强化学习算法的基础知识以及在复杂环境中训练智能体的先进技术。我自己也完成了这门课程，相信我，我非常享受用模型进行实验，尝试不同的策略来提高我的分数，并攀登排行榜。

Hugging Face 的深度强化学习课程

在这门课程中，你将学习强化学习的基础知识，包括 Q-learning、深度 Q-learning、策略梯度、ML 代理、Actor-Critic 方法、多智能体系统，以及像 RLHF（人类反馈强化学习）、决策 Transformer 和 MineRL 这样的高级主题。

2. Kaggle 的游戏人工智能与强化学习入门课程

Kaggle 的游戏人工智能与强化学习入门课程是一门互动式迷你课程，非常适合那些对将 RL 应用于游戏开发感兴趣的人。它涵盖了游戏 AI 的基础知识，并通过互动式课程和编码练习介绍了强化学习概念。

Kaggle 的游戏人工智能与强化学习入门课程

最后，你将通过名为 Halite 的项目来应用你所学到的知识。

3. Coursera 的强化学习基础课程

 
阿尔伯塔大学在 Coursera 上的强化学习基础课程是强化学习专业职业发展路径的一部分，由该领域的专家授课。

Coursera 的强化学习基础课程

它涵盖了 RL 的基本原理，包括马尔可夫决策过程、动态规划和蒙特卡洛方法。该课程还包括实践作业，以巩固所学的理论概念。

4. DeepMind x UCL 的强化学习导论

DeepMind X UCL 的强化学习导论是一个全面的 YouTube 系列，深入探讨了从基础原理到高级强化学习技术的广泛主题。

DeepMind x UCL 的强化学习导论

在这门课程中，你将学习关键概念，如马尔可夫决策过程、动态规划、无模型预测、值函数逼近、策略梯度方法、集成学习与规划，以及探索与利用之间的平衡。在本系列结束时，你将拥有构建能够在经典游戏环境中运行的智能体所需的知识和技能。

5. FreeCodeCamp 的强化学习课程

FreeCodeCamp 的强化学习课程是一门 YouTube 课程，专为初学者设计，涵盖了 RL 的核心内容，包括关键算法及其实现。

FreeCodeCamp 的强化学习课程

该课程以项目为导向，允许学习者在实际场景中应用所学知识。对于那些喜欢更动手学习方法的人来说，这是一个很棒的资源。

结论

强化学习是一项强大的 AI 技术，它正在推动包括 GPT-4 和 LLaMA 3 在内的大型语言模型等各个领域的进步。除了语言模型，RL 还被用于机器人、自动驾驶汽车、医疗保健、交易、能源管理等领域。如果您有兴趣从事通用人工智能（AGI）方面的工作，或者只是想提升您的人工智能技能，那么从强化学习开始至关重要。这些免费课程为您开启这段激动人心的旅程提供了绝佳的基础。