清华大学李升波教授的强化学习Tutorial Lecture
强化学习受生物学习行为启发，同时与最优控制和Trial and Error学习方法有着紧密联系。这份清华大学李升波教授的强化学习Lecture系统介绍了强化学习的基本概念，强化学习最优性条件、策略迭代与值迭代等基础知识。并通过介绍如何使用函数近似来表示值函数和策略，过渡到现代深度强化学习算法的讲解。最后，介绍了强化学习的一个具体落地方向：自动驾驶及课题组在这方面的系列成果，包含系统讲述强化学习的教材及强化学习开源软件GOPS。这份Lecture是开启强化学习之旅的不二选择，欢迎大家前来阅读😄！
看完这份强化学习Lecture，想要更深入更系统的学习强化学习？欢迎参考以下资料：
- 强化学习经典教材
- 主流强化学习算法代码实现
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