这篇帖子主要是想分享一下自己的7天强化学习总结。

首先感谢强化学习7日打卡营的班主任和精英教师团队的老师们，能够提供如此高效快捷的强化学习课程。初次接触强化学习，通过7天课程学习和实践，对强化学习有了初步的认识和理解。

我是一名自动化专业的大二学生，大一开始接触人工智能领域，从一开始的Python学习，深度学习到这次的强化学习课程，我深深感觉到人工智能在当今社会的热度越来越高，进入人工智能时代，希望日后可以在这一领域做出一点贡献。

强化学习可以应用到游戏，机器人控制，用户交互，交通，资源调度，金融等等方面，应用十分广泛。

一些小感悟：

PARL这个框架把强化学习分为Agent、Model和Algorithm这三个部分，从代码上来说层次分明，各个接口调用都很方便。off-policy和on-policy、随机策略和确定性策略这两个方面。调参方面，除了学习率之外，不同的算法搭配不同的网络激活函数；不涉及图像输入的话，2层全连接足够。

作为大学生，在最后考试月的时间里面，抽出一些时间来学习的确有些时间紧张，不过这次课程干货满满，也确实得到了很多收获。

从最开始的深度学习训练营到python小白，再到现在的强化学习，飞桨基本陪我度过了这个学期，很感谢飞桨团队，班班和老师们。

最后，祝愿每一个ai学习者可以通过飞桨官网和github项目去学习探究更多大佬们分享的技术经验，相信这个AI学习社区会随着每一个积极学习的AIer越来越好。