关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典

一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍1.什么是机器学习？2.机器学习框架与基本组成3.机器学习的训练步骤4.机器学习问题的分类5.经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。二、深度学习简介与经典网络结构介绍1.神经网络简介2.神经网络组件简介3.神经网