【资源】强化学习全景指南：从数学原理、核心算法到大模型RLHF实战

这是一份体系极其完善的强化学习（RL）全套视频课程资源，旨在填补从理论到实践的巨大鸿沟。课程内容循序渐进，首先夯实线性代数、微积分及概率统计等数学基础，并详细讲解CUDA、PyTorch及Jupyter环境的搭建。核心技术部分深入剖析了马尔可夫决策过程、DQN、策略梯度、Actor-Critic等经典算法原理，并提供了Gym游戏仿真的代码实战。尤为珍贵的是，课程紧跟技术前沿，专门涵盖了多智能体强化学习以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）在大模型中的应用，非常适合希望深入理解AI内核并投身大模型研发的开发者学习。