【个人心得】飞桨强化学习7日打卡营学习心得

本文是作者参加飞桨强化学习7日打卡营的学习总结,分享了对paddlepaddle框架中PARL的使用体验,强调了其在模型、算法和代理之间的解耦优点。此外,作者还提到了在Linux环境下配置开发环境的心得,包括CUDA驱动、Python版本管理等,并认为分享与交流是高效学习的方式。最后,作者对人工智能的未来寄予厚望,期待飞桨团队的更多优质课程。

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1 课程回顾

第一次接触强化学习能遇到飞桨的科科老师挺幸运的,在此再次感谢她和她的团队为了这门课程所付出的努力,她能用十分清晰简洁的逻辑将复杂的强化学习算法讲的浅显易懂,让我再次理解到了数学抽象的魅力,也为我备考(考研)路上攻克数学增加了不少动力~

课程链接是:https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1335
感兴趣的小伙伴可以前往查看哦,有十分详细的录播~

以下是我5课节的笔记分享:
Lesson1: https://blog.youkuaiyun.com/qq_41138197/article/details/106934289
Lesson2: https://blog.youkuaiyun.com/qq_41138197/article/details/106956647
Lesson3: https://blog.youkuaiyun.com/qq_41138197/article/details/106972521
Lesson4: https://blog.youkuaiyun.com/qq_41138197/article/details/106972907
Lesson5: https://blog.youkuaiyun.com/qq_41138197/article/details/106973290

2 个人收获

2.1 paddlepaddle框架的PARL的使用

不得不说PARL的设计思路真的很棒!它将复杂的模型拆分成Model, Algorithm & Agent三部分,每个部分互相独立,极大地降低了代码的冗余性、提高了代码的复用性(例如,Algorithm可直接调用已有的)、降低了调用、维护和二次开发的学习成本。

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