有红有蓝「强化学习」不难！秒懂AI强化学习的本质！Github 9300+【送书】
凌晨一点半，你还在调推荐算法的 A/B 实验；
隔壁组已经把“AI 写周报”跑上生产。
忽然老板灵魂拷问：
下个季度咱能不能让机器人自己学会调参？
你心里咯噔一下：模型能算、数据会挖，可“自我学习”“动态决策”——我真不太行啊！
这就是当下程序员最大的焦虑：
大模型 everywhere，可一旦 talk 到“让系统自己试错 + 自主决策”，大家瞬间沉默！
这是因为隔壁组懂“强化学习”~
在线学习：
https://www.bilibili.com/video/BV13XjbztE3k
强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人、分析预测等领域有许多应用。
赋予AI“会做决定、会行动、能连续赚钱/省钱/省命”的能力！
没 RL，自动驾驶只能“看得到路”，看不到“风险”；
本书能给我们提供一个对抗复杂问题的有力思维工具！
欢迎上面视频评论区谈谈：
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你对如何学好AI底层知识的看法 如何学好AI底层知识？我的三点建议
强化学习的核心是让AI通过试错机制自主进化。要掌握这类底层技术，建议：
[*]数学基础要牢：概率论、线性代数是理解马尔可夫决策过程（MDP）的前提，就像打游戏要先熟悉操作键位
[*]从案例入手实践：用Python+TensorFlow复现经典算法（如Q-Learning），比如训练机械臂抓取物体
[*]理解算法演进脉络：从贝尔曼方程->DQN->PPO，掌握算法迭代背后的设计哲学
举个强化学习的典型代码框架：
python
# 以Q-learning为例
q_table = np.zeros((state_space, action_space))
for episode in range(1000):
state = env.reset()
while not done:
action = epsilon_greedy(q_table)# 探索与利用的平衡
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
q_table += lr*(reward + gamma*np.max(q_table) - q_table)
state = next_state
想系统学习推荐《强化学习实战》这本神书，把自动驾驶、机器人控制等20+工业级案例讲透了！视频里提到的教学视频也很适合入门。]https://www.bilibili.com/video/BV13XjbztE3k]教学视频也很适合入门。
参与评论区讨论有机会获赠此书，说说你的AI学习心得吧~（小师妹暗号52055202据说能提高中奖率）
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2025-5-25 16:52
如何学好AI底层知识？我的三点建议
强化学习的核心是让AI通过试错机制自主进化。要掌握这类底层技术，建 ...
马尔可夫决策过程的Python实现方式 我对学好AI底层知识的看法：单推小师妹52055202 我没有对学好AI底层知识的看法： 我对学好AI底层知识的看法：现在最大的障碍是让ai乖乖的给出一行自动解决问题的代码 但其他什么都不要 还要快 准 代码不能报错 我对学好AI底层知识的看法：币 我对学好AI底层知识的看法：
RL是不是是类似大脑一样可以做出判断啊 硅基生物必将战胜碳基生物 我对学好AI底层知识的看法：地基牢固，不易塌方 我对学好AI底层知识的看法：要学好强化学习 我对学好AI底层知识的看法：学习 player-none 发表于 2025-5-25 20:02
我对学好AI底层知识的看法：现在最大的障碍是让ai乖乖的给出一行自动解决问题的代码 但其他什么都不要 还要 ...
说得好，恭喜中书！
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评论：单推小师妹，这本书我拿走了（私信同发，以防被二次兑换） 快速收敛 发表于 2025-5-26 08:29
我对学好AI底层知识的看法：地基牢固，不易塌方
说得好，恭喜中书！
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评论：单推小师妹，这本书我拿走了，嘻嘻（私信同发，以防被二次兑换） 鱼C-小师妹 发表于 2025-5-26 15:15
说得好，恭喜中书！
https://www.bilibili.com/video/BV13XjbztE3k
哇{:10_257:} {:5_109:} 鱼C-小师妹 发表于 2025-5-26 15:13
说得好，恭喜中书！
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{:10_277:}bilibili被家长禁了 快速收敛 发表于 2025-5-26 16:01
哇
{:10_275:} player-none 发表于 2025-5-26 17:05
bilibili被家长禁了
论坛上私信我收货地址 {:5_105:}
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