【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现
对于深度强化学习这块规划为：
- 基础单智能算法教学（gym环境为主）
- 主流多智能算法教学（gym环境为主）
- 主流算法：DDPG、DQN、TD3、SAC、PPO、RainbowDQN、QLearning、A2C等算法项目实战
- 一些趣味项目（超级玛丽、下五子棋、斗地主、各种游戏上应用）
- 单智能多智能题实战（论文复现偏业务如：无人机优化调度、电力资源调度等项目应用）
本专栏主要方便入门同学快速掌握强化学习单智能体|多智能体算法原理+项目实战。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。
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0.tensorflow_gym-强化学习基础入门（推荐新人看）
【一】gym环境安装以及安装遇到的错误解决
【二】gym初次入门一学就会---代码详细解析简明教程----平衡杆案例
【三】gym简单画图、快来上手入门吧，超级简单！
【四】gym搭建自己的环境，全网最详细版本，3分钟你就学会了！
【五】gym搭建自己的环境之寻宝游戏，详细定义自己myenv.py文件以及算法实现
【六】gym搭建自己环境升级版设计，动态障碍------强化学习
【七】强化学习、gym学习平台扩充，更好的玩转虚拟环境，关于mujoco、mujoco-py、baselines安装配置----待更新------
1.1 前置教学：
【一】飞桨paddle【GPU、CPU】安装以及环境配置+python入门教学
【二】强化学习之Parl基础命令--PaddlePaddlle及PARL框架｛飞桨｝
【三】强化学习之PaddlePaddlle-Notebook、&pdb、ipdb 调试---及PARL框架
1.2 理论知识篇
强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代
强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4]：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient-Cart pole游戏展示
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[5]：：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）
强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶–案例与实践[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法
强化学习从基础到进阶--案例与实践含面试必知必答[9]：稀疏奖励、reward shaping、curiosity、分层强化学习HRL
强化学习从基础到进阶--案例与实践含面试必知必答[10]：模仿学习、行为克隆、逆强化学习、第三人称视角模仿学习、序列生成和聊天机器人
强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]：AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验
1.3 RL项目实战(本地版含码源)-old
【四】强化学习入门简介---PaddlePaddlle强化学习及PARL框架
【五】强化学习之Sarsa、Qlearing详细讲解----PaddlePaddlle【PARL】框架｛飞桨｝
【六】强化学习之DQN---PaddlePaddlle【PARL】框架｛飞桨｝
【七】强化学习之Policy Gradient---PaddlePaddlle【PARL】框架｛飞桨｝
【八】强化学习之DDPG---PaddlePaddlle【PARL】框架｛飞桨｝
【九】强化学习之TD3算法四轴飞行器仿真---PaddlePaddlle【PARL】框架
部分效果展示：
1.4 RL项目实战云端+本地版-new
待更新
2.1 理论原理篇
常见多智能体强化学习仿真环境介绍【一】｛推荐收藏，真的牛｝
多智能体强化学习算法【一】【MAPPO、MADDPG、QMIX】
多智能体强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】
多智能体强化学习算法【三】【QMIX、MADDPG、MAPPO】
【一】最新多智能体强化学习方法【总结】
【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、 ICML ｝
【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝
【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Learning cooperation（协作学习）、Agents modeling agents（智能体建模）｝
2.2 MARL项目实战
2.2.1MADDPG
【一】MADDPG-单智能体|多智能体总结（理论、算法）
【二】MADDPG多智能体算法实现(parl)【追逐游戏复现】
【三】补发一篇tensorflow下MADDPG环境搭建配置
强化学习调参技巧一：DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习技巧三：Python多进程
强化学习技巧四：模型训练速度过慢、GPU利用率较低，CPU利用率很低问题总结与分析。强化学习技巧五：numba提速python程序
python随机种子seed的作用（强化学习常用到）
python生成数据曲线平滑处理——(Savitzky-Golay 滤波器、convolve滑动平均滤波)方法介绍，推荐玩强化学习的小伙伴收藏
单智能多智能题实战（论文复现偏业务如：无人机优化调度、电力资源调度等项目应用）
敬请期待
5.应用前沿展示：更多案例请关注视频号不定期更新
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