如今，深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。
由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容，入门门槛高是事实
虽然市面上有着很多优秀的AI著作，但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。只懂原理而不进行编程训练，那永远也别想学会强化学习算法！
南开大学人工智能学院讲师郭宪老师带来的《深入浅出强化学习：编程原理》系列课程，从代码的角度出发，通过编程实例帮助那些想要学习强化学习算法的同学更深入、更清楚地理解算法！
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本课程可以搭配《深入浅出强化学习：编程实战》一书使用，课程补充了书中未涉及的内容，如TensorFlow和Pytorch框架知识，超参数说明等。
讲师介绍
郭宪，南开大学人工智能学院讲师，具有丰富的强化学习算法授课经验，多次给本校本科生和研究生授课，开设知乎专栏“强化学习知识大讲堂”，出版图书《深入浅出强化学习：原理入门》和《深入浅出强化学习：编程实战》。
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