萧易
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强化学习，又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
课程内容从强化学习的基础到进阶实战，每个阶段都有非常详细的指导和教学，可以很好的加深同学们对强化学习框架，网络流程，运行策略的理解，从宏观到细节，特别细致，对于想要快速在工作中运用强化学习的同学很有帮助。
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