哈佛 CS184 强化学习导论

课程名称： Introduction to Reinforcement Learning
官方入口： Harvard SEAS / 课程信息入口
课程层级： 方向进阶课
先修要求： 机器学习、概率、线性代数
重要程度： ※※※☆☆

课程定位

Harvard 的 RL 课程承担的是“把 ML 推到序贯决策”这一层。相对于通用 AI 课和机器学习课，它更关心智能体如何在反馈中学习策略，而不是在静态数据集上做预测。

核心内容

• MDP 与序贯决策建模
• 价值函数、策略搜索和策略梯度
• 探索利用平衡
• 深度强化学习基础与应用案例

课程价值

如果你已经学过 COMPSCI 1810 或 COMPSCI 1820，这门课能帮你进入更动态的智能体问题视角，对理解机器人、游戏智能和 Agent 很有帮助。