课程要求

学习资料:

• OpenAI gym 官网
• 我的 Tensorflow 快速入门教程
• 我的 numpy pandas 快速入门教程
• 有趣的机器学习 播放列表

教程必备模块¶

强化学习有一些现成的模块可以使用, 但是那些模块并不全面, 而且强化学习很依赖与你给予的学习环境. 对于不同学习环境的强化学习, 可能 RL 的代码就不同. 所以我们要抱着以不变应万变的心态, 用基础的模块, 从基础学起. 懂了原理, 再复杂的环境也不在话下.

所以用到的模块和对应的教程:

• Numpy, Pandas (必学), 用于学习的数据处理
• Matplotlib (可学), 偶尔会用来呈现误差曲线什么的
• Tkinter (可学), 你可以自己用它来编写模拟环境
• Tensorflow (可学), 后面实现神经网络与强化学习结合的时候用到
• OpenAI gym (可学), 提供了很多现成的模拟环境

快速了解强化学习¶

我也会制作每种强化学习对应的简介视频 (在这个学习列表里: 有趣的机器学习), 大家可以只花很少的时间来观看了解这些学习方法的不同之处. 有了一定概念和基础, 我们在这套教材里实现起来就容易多了. 而且不懂的时候也能只花很少的时间回顾就行.

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降低知识传递的门槛

莫烦经常从互联网上学习知识，开源分享的人是我学习的榜样。 他们的行为也改变了我对教育的态度: 降低知识传递的门槛。

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