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Parts

  1. P1 · [中文] 01-深度强化学习
  2. P2 · [中文] 02-行为监督学习
  3. P3 · [中文] 03-行为监督学习
  4. P4 · [中文] 04-强化学习基础
  5. P5 · [中文] 05-策略梯度
  6. P6 · [中文] 06-演员-评论家
  7. P7 · [中文] 07-基于价值的强化学习
  8. P8 · [中文] 08-Q学习实践
  9. P9 · [中文] 09-离策略策略梯度
  10. P10 · [中文] 10-高级策略梯度
  11. P11 · [中文] 11-变分推断
  12. P12 · [中文] 12-强化学习中的变分推断
  13. P13 · [中文] 13-作为变分推断的控制
  14. P14 · [中文] 14-序列与LLM的强化学习
  15. P15 · [中文] 15-基于模型的强化学习
  16. P16 · [中文] 16-基于模型的强化学习算法
  17. P17 · [中文] 17-离线强化学习
  18. P18 · [中文] 18-离线强化学习算法
  19. P19 · [中文] 19-探索
  20. P20 · [中文] 20-强化学习理论
  21. P21 · [中文] 21-期中复习1
  22. P22 · [中文] 22-期中复习2
  23. P23 · [中文] 23-探索与技能学习
  24. P24 · [中文] 24-多任务与分层强化学习
  25. P25 · [中文] 25-挑战与开放问题
  26. P26 · [中文] 26-嘉宾讲座：Kevin Frans
  27. P27 · [中文] 27-嘉宾讲座：Seohong Park
Description 
伯克利CS185/285官方课全54讲精讲！从RL基础到LLM+RL前沿，系统吃透深度强化学习核心范式。

📌 本期看点  
· 覆盖Policy Gradient、Actor-Critic、Q-learning、Model-based RL、Offline RL等全部主流算法框架  
· 深入变分推断（Variational Inference）与控制的统一视角，打通RL理论底层逻辑  
· 独家精讲LLM+RL交叉方向：序列建模中的强化学习、RLHF底层原理、智能体决策对齐  
· 解析探索（Exploration）、分层强化学习（Hierarchical RL）、多任务学习等高阶议题  
· 含2场重磅嘉宾讲座（Kevin Frans & Seohong Park），直击工业界落地挑战  

🧭 观看指南  
P1–P27 为中文配音精讲版，P28–P54 为英文原声原版，可按需切换，中英对照学习效果更佳。

🎯 适合人群  
需具备Python基础与机器学习常识（如CNN/RNN/梯度下降）；适合AI方向研究生、算法工程师及想系统攻坚RL的进阶学习者。

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