预计学习的课程

深蓝学院：

深度强化学习

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1. 《Deep Reinforcement Learning》
由史蒂文斯理工学院Shusen Wang博士主讲，课程通过生动有趣的例子，以简洁有力的语言（央视播音员水平），讲解强化学习的基本概念以及算法原理。通过学习本课程，初学者能在短时间内大体了解强化学习的大致体系，梳理开启自己的学习之旅。优势之处在于抛弃繁文缛节的数学严谨性，课程直接告诉你容易理解的结论。

作者：Tsesea
链接：https://www.zhihu.com/question/653996087/answer/3503514747
来源：知乎
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2. 《Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control》
由清华大学李升波教授撰写，该书按照原理剖析、主流算法、典型示例的框架，系统地介绍了用于序贯决策与最优控制的强化学习方法（含近似动态规划），特别适合面向工业控制领域。该书理论体系是比较完整的，除了入门级知识之外，梳理了与最优控制、动态规划、凸优化算法、不动点迭代等内在联系，有助于具有一定基础的进阶者深化理解强化学习机理，提升对算法本质的认知。

作者：Tsesea
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3. 强化学习
`CMU` `石冠亚`老师的课程 https://16-831-s24.github.io/lectures/
4. Fourth item

CS289机器学习课程

cmu的15-112课程是用python做一个游戏出来
datawhale github上的 聪明办法学python和joyful pandas完美符合你的需求