强化学习必修课：引领人工智能新时代

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　 ├─ 1_12-1-项目实战：Gym游戏.mp4 - 51.4M
　 ├─ 1_7-1-深度Q网络核心思想和原理.mp4 - 44.7M
　 ├─ 1_8-1-策略梯度核心思想和原理.mp4 - 44.2M
　 ├─ 2_2-2-微积分.mp4 - 30M
　 ├─ 2_10-2-Dyna-Q算法.mp4 - 44.6M
　 ├─ 2_4-2-马尔可夫观测过程：学会“看”.mp4 - 40.9M
　 ├─ 3_2-3-概率.mp4 - 46.6M
　 ├─ 2_9-2-改进型演员评论家算法.mp4 - 23M
　 ├─ 2_1-2-认识强化学习.mp4 - 53.8M
　 ├─ 2_5-2-策略迭代.mp4 - 40M
　 ├─ 2_11-2-博弈论与强化学习.mp4 - 64.7M
　 ├─ 3_10-3-Dyna-Q算法代码实现.mp4 - 17.7M
　 ├─ 2_7-2-DQN-代码实现.mp4 - 35.8M
　 ├─ 3_5-3-价值迭代.mp4 - 19.2M
　 ├─ 3_4-3-马尔可夫决策过程：试着-“干”.mp4 - 29.6M
　 ├─ 3_3-3-Jupyter-Notebook快速上手.mp4 - 14.1M
　 ├─ 1_10-1-基于模型的强化学习核心思想和原理.mp4 - 48M
　 ├─ 3_1-3-课程使用的技术栈.mp4 - 12M
　 ├─ 1_3-1-CUDA+Anaconda深度学习环境配置.mp4 - 18.7M
　 ├─ 1_9-1-演员评论家算法核心思想和原理.mp4 - 20.1M
　 ├─ 3_12-3-强化学习最新发展趋势.mp4 - 65.6M
　 ├─ 1_2-1-线性代数.mp4 - 26.9M
　 ├─ 1_11-1模仿学习.mp4 - 48.4M
　 ├─ 2_6-2-时序差分方法.mp4 - 34.2M
　 ├─ 3_11-3-多智能体强化学习.mp4 - 44.4M
　 ├─ 1_6-1-蒙特卡洛方法.mp4 - 32.5M
　 ├─ 2_3-2-conda使用命令.mp4 - 11.9M
　 ├─ 1_1-1-课程内容和理念.mp4 - 59M
　 ├─ 1_4-1-序列建模与概率图模型.mp4 - 38.1M
　 ├─ 2_12-2-项目实战：大模型RLHF.mp4 - 31.4M
　 ├─ 2_8-2-蒙特卡洛策略梯度.mp4 - 24.2M
　 ├─ 1_5-1-动态回归核心思想和原理.mp4 - 30.9M
　 ├─ 7_6-7-Q-Learning&SARSA代码实现.mp4 - 23.8M
　 ├─ 4_9-4-深度确定性策略梯度.mp4 - 30.3M
　 ├─ 4_7-4-DQN改进算法代码实现.mp4 - 31M
　 ├─ 5_9-5-DDPG算法代码实现.mp4 - 22.5M
　 ├─ 3_7-3-常见问题改进和扩展.mp4 - 27.5M
　 ├─ 5_4-5-贝尔曼方程：迭代求解价值函数.mp4 - 30.6M
　 ├─ 3_8-3-策略梯度方法代码实现.mp4 - 19.4M
　 ├─ 5_6-5-Q-Learning算法.mp4 - 32.3M
　 ├─ 8_4-8-马尔可夫过程代码实现.mp4 - 40.2M
　 ├─ 4_6-4-广义策略迭代.mp4 - 19.6M
　 ├─ 3_9-3-演员评论家算法代码实现.mp4 - 19.7M
　 ├─ 4_3-4-仿真环境Gym安装.mp4 - 19M
　 ├─ 5_8-5-近端策略优化（PPO）代码实现.mp4 - 34.6M
　 ├─ 4_4-4-马尔可夫奖励过程：懂得“想”.mp4 - 49.4M
　 ├─ 4_12-4-下一步的学习建议.mp4 - 33.3M
　 ├─ 7_9-7-SAC代码实现.mp4 - 35.1M
　 ├─ 5_3-5-深度学习库PyTorch的安装.mp4 - 9.2M
　 └─ 4_8-4-近端策略优化算法.mp4 - 36.2M