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文档深度强化学习：从零到英雄！
欢迎来到最实际的强化学习体验！
这是一个简短而实用的入门课程，介绍了基础和经典的深度强化学习算法。到课程结束时，你将从零开始编写算法如DQN、SAC、PPO，并且在高层次上理解它们背后的理论。
我们将能够训练一个AI来玩Atari游戏并登陆月球！
环境设置
为了确保我们能够专注于学习，环境设置是有主见的😊。这里是设置步骤：
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安装 Miniconda
为什么选择conda？因为它是一个完整的环境管理器，而且我们可以选择Python的版本。 -
检出这个Git仓库，并进入其文件夹。
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创建并激活
drlzh虚拟环境：conda create --name drlzh python=3.11 conda activate drlzh -
安装 Poetry 并安装依赖项：
依赖项包括用于Atari的gymnasium[accept-rom-license]。确保在通过Poetry安装项目依赖项时接受许可协议。pip install poetry poetry install
我如何开始？
在Visual Studio Code中打开此仓库文件夹 （确保保留.vscode文件夹以保持设置的一致性，如果使用Jupyter可能需要对代码和导入进行一些调整）。
在Visual Studio Code中打开第一个00_Intro.ipynb笔记本，并跟随课程进行！你的目标是在TODO部分编写代码并尝试算法！你甚至可能会遇到一些单元测试来验证你的实现！继续从一个笔记本移到下一个，如果你卡住了，可以随时检查/solution文件夹，其中提供了完整的代码。
对于一个深入和循序渐进的编码过程，请关注即将推出的YouTube视频！
