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鱼C-小师妹

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：



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！

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你对如何学好AI底层知识的看法

FishC

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：

1. python
   
2. # 以Q-learning为例
   
3. q_table = np.zeros((state_space, action_space))
   
4. for episode in range(1000):
   
5.     state = env.reset()
   
6.     while not done:
   
7.         action = epsilon_greedy(q_table[state])  # 探索与利用的平衡
   
8.         next_state, reward, done, _ = env.step(action)
   
9.         q_table[state,action] += lr*(reward + gamma*np.max(q_table[next_state]) - q_table[state,action])
   
10.         state = next_state
    

复制代码

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[url=教学视频也很适合入门。]https://www.bilibili.com/video/BV13XjbztE3k]教学视频[/url]也很适合入门。[/url]

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[doge]）

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不二如是

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

画风华

我对学好AI底层知识的看法：单推小师妹52055202

琅琊王朝

我没有对学好AI底层知识的看法：

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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

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我对学好AI底层知识的看法：币

爬虫121

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