张校捷《深度强化学习算法与实践：基于PyTorch的实践》| 代码整理

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。
请大家跟随本文，使用免费的CPU机型立即开始你的深度强化学习之旅。

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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。

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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