深度强化学习入坑指南 Updating
正式入坑了，深度强化学习，Deep Reinforcement Learning
愿景是实现通用人工智能
在校期间断断续续学习过一些深度学习相关的内容，强化学习相对来说薄弱一些，不管是理论还是实践，未来一年要恶补了。
任务一 通读ICML DRL最新的论文，对该领域发展有个大概印象
掐指一算，19年还剩下6个月，至少得每周一篇了，第一遍给自己的目标是了解为主，如果有兴趣或者用到了再做深入阅读。
任务二 深度学习理论的系统化学习
过去一年的经验告诉我，系统化学习非常重要，非常重要，坚持系统化的学习，很容易就在以后的工作中展现自己的优势，先求精再追求全，一个人的精力毕竟是很有限的，要足够的聚焦。
深度学习 在线学习的资源
- 吴恩达的deeplearning.ai课程，非常细致，建议认真看认真做作业，打基础
- http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/
- http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
- http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html
任务三 强化学习理论的系统化学习
- 关注openai官网
- 《Reinforcement Learning:An Introduction》Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
- 《深入浅出强化学习：原理入门》还没怎么看，也不知道好不好，比较口语化，适合我入门级读一下
- https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDNJre23vqCGIVpfZ_K2RZs 各类综述可以加深对DRL应用场景的了解
- 【中文推荐叶强的笔记】https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce 正在看《强化学习入门——从原理到实践》-叶强，之前sutton书里没看懂的部分，这里再看一次都理解到位了
任务四 pytorch为主的深度学习框架
代码的功底不能丢，参与实际项目。
继续学习C++ 和 python 以及linux 指令。
我们的目标是
头发留住，早日财务自由！
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