在过去的几年里，人工智能 (AI) 领域取得了令人瞩目的进展，从无人驾驶汽车到 ChatGPT，再诸如围棋 Algha Go 和象棋等棋类游戏中击败世界级选手。这些突破背后的关键技术便是深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL)。
作为机器学习和人工智能研究的前沿领域，深度强化学习在许多领域的应用前景广泛，被认为是开启通用人工智能 (AGI) 的重要途径之一。
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深度强化学习
深度强化学习是强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 和深度学习 (Deep Learning, DL) 两大领域的交叉研究。
强化学习源于心理学和动物行为学，关注如何通过与环境的交互来学习最优策略。而深度学习则主要研究如何利用神经网络模型对复杂数据进行表征学习。
结合这两者的优势，深度强化学习具备了在高维、复杂环境中进行决策与控制的能力，为解决实际问题提供了强大的工具。
DRL Notebook
为了帮助大家更好地学习和掌握这一技术，我们与张校捷老师将《深度强化学习算法与实践：基于PyTorch的实践》一书中的丰富案例代码整理到了云上的 Notebook 平台，让各位可以轻松上手深度强化学习！
在这个 Notebook 中，你将体验到:
- 无需配置复杂环境，只需点击运行即可体验各种深度强化学习算法的实践案例。
- 详细的代码注释和解释，帮助您更好地理解深度强化学习的原理和实现细节。
- 结合书籍内容，深入了解强化学习的基本概念、原理和算法，提升自己的技能水平。
从深度强化学习的基本概念出发到学习书中提及到的各种深度强化学习环境中经典模型，无论您是深度强化学习的初学者，还是有一定基础的开发者，我们相信这个 Notebook 都能为您带来便捷、高效的学习体验。
深度强化学习 Notebook 链接：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1289
感兴趣的同学也可以点击查看原文：https://mp.weixin.qq.com/s/dhvH3WwjUozDE3eHQ-8RCA
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