使用 Python 進行深度強化學習培訓

1. 深度強化學習簡介

• 什麼是強化學習？
• 監督學習、無監督學習與強化學習之間的差異
• DRL 在 2025 年的應用（機器人、醫療、金融、物流）
• 理解智能體與環境互動迴路

2. 強化學習基礎

• 馬可夫決策過程（MDP）
• 狀態、動作、獎勵、政策與價值函數
• 探索與利用之間的權衡取捨
• 蒙特卡洛方法與時間差分（TD）學習

3. 基本強化學習演算法的實作

• 表格化方法：動態規劃、政策評估與迭代
• Q-Learning 與 SARSA
• Epsilon-greedy 探索與衰減策略
• 使用 OpenAI Gymnasium 實作強化學習環境

4. 過渡到深度強化學習

• 表格化方法的局限性
• 使用神經網絡進行函數近似
• Deep Q-Network (DQN) 架構與工作流程
• 經驗重放（Experience replay）與目標網絡

5. 進階 DRL 演算法

• Double DQN、Dueling DQN 與優先經驗重放
• 策略梯度方法：REINFORCE 演算法
• Actor-Critic 架構 (A2C, A3C)
• 近端策略最佳化 (PPO)
• Soft Actor-Critic (SAC)

6. 處理連續動作空間

• 連續控制中的挑戰
• 使用 DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• Twin Delayed DDPG (TD3)

7. 實作工具與框架

• 使用 Stable-Baselines3 和 Ray RLlib
• 使用 TensorBoard 進行記錄與監控
• DRL 模型的正規化參數調整

8. 獎勵工程與環境設計

• 獎勵塑形（Reward shaping）與罰分平衡
• 從模擬到真實的遷移學習概念
• 在 Gymnasium 中創建自訂環境

9. 部分可觀測環境與泛化能力

• 處理不完整狀態資訊 (POMDPs)
• 使用 LSTM 和 RNN 的基於記憶的方法
• 提升智能體的魯棒性與泛化能力

10. 博弈論與多智能體強化學習

• 多智能體環境簡介
• 合作與競爭
• 應用於對抗性訓練與策略最佳化

11. 案例研究與實際應用

• 自動駕駛模擬
• 動態定價與金融交易策略
• 機器人技術與工業自動化

12. 故障排除與最佳化

• 診斷不穩定的訓練
• 管理獎勵稀疏性與過度擬合
• 在 GPU 和分佈式系統上擴展 DRL 模型

13. 總結與下一步

• DRL 架構與關鍵演算法回顧
• 產業趨勢與研究方向（例如 RLHF、混合模型）
• 進一步的資源與閱讀材料