自7月份以来，A股一直处于混乱状态，上证综指在本月初突破3000点大关，仅9个交易日就上涨逾15%，达到3458.79点的峰值；在中间市场之前连续四个交易日下跌；本周又再次上涨3.11%。接下来会发生什么？

他说："答案是不可预测的，意见亦不尽相同。股票市场分析信息是多余而复杂的，这使得人们有一种无能为力的感觉："走进考场突然觉得这本书不那么讨厌了。"与早在14年前的分析报告中指出的"A股市场将在2020年繁荣"相比，"韭菜"之间的差距在哪里呢？因此，有必要提到"环境信息的感知(探索)"和"环境信息的映射与反馈(利用)"的能力。在这一点上，机器必须能够在未来比人类做得更多。

不仅限于对错之间的区别，而且要追求兴趣的程度。

今年早些时候开始进入股市的人都是勇士，事实证明，懂得人工智能技术的人是真正的勇士，他们"打开并挂断了"。哈尔滨工业大学的博士GitHub，年初在股市大一的时候，突然产生了抄袭底部的大胆想法，结果糟透了。然而，在那个时候，他从痛苦中吸取教训，并为人工智能技术从业者提出了一个新的想法：如果你利用深入的密集学习来投机股票并验证收益，那又如何呢？本着人工智能技术自上而下"自上而下"的精神，他花了20天的时间，终于在这台机器的股票投机中赚到了400美元。不要低估这400，再优化一些时间，谁知道未来会不会是4亿！

所以问题是，什么是深强化学习？在过去的两年里，随着计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)在工程和工业领域的不断登陆，以及深度学习的"三大"赢得2018年图灵奖，深度学习的概念开始被越来越多的人所理解，强化学习和深度学习属于机器学习，也被称为"强化学习"，并且有交叉领域和深度学习。其中，强化学习强调在一系列情景下选择最优决策，即"通过多步适当决策接近最优目标"。因此，它是一个"序贯多步决策"问题.

如果你不理解这个定义并不重要，只要你理解了"决策"这个词，这个词在很多领域都是非常有价值的。"6月，百度螺旋桨推出了"7天强化学习-世界冠军带领你从零练习"的公开课。该课程一经推出，现场直播的人气就飙升至GitHub帐户的"Parl之星"，强化学习框架使用在前五名的课程中，并成为一项令人眼花缭乱的千星项目。Parl立即被列入了GitHub全球增长趋势的名单，而GitHub帐户"星号"(GitHub Account Star)在同一学习期间被用于强化学习框架，它已增加了一倍多，成为一个令人眼花缭乱的千星项目。该课程吸引了来自美国、新加坡、德国、日本等八个海外国家的中国开发商，以及宾夕法尼亚大学、佛罗里达大学、加利福尼亚大学、伯克利大学、南安普敦大学、早稻田等世界顶级学校的中国开发商，甚至还有许多跨学科的初学者。可以看出，好奇心和追求"决策"的能力，无论专业领域，地区，甚至年龄。

鼓励优秀学生

这一次参加百度"强化学习7天穿孔营"强化学习，除了给‘技能’成长带来更多深思熟虑的灵感。先生。58岁的退休人才管理专家、企业教练郭崇华在多年的自主学习热情和兴趣之后指出："强化学习充满魅力，具有与人类社会映射的理念。例如，"代理人"就是人类自己，我们一直在思考我们与周围环境和世界的关系，并给予反馈。我想我也是，这就是"道"层面上生命的意义。他对从课程中获得的意想不到的价值感到高兴，并希望继续朝着这个方向坚持下去。接下来，我想把国外的一些好书翻译成中文。这就是先生。郭崇华说。

在学习人工智能的过程中，潜浪想到了生活的"道"和"技巧"，而作为人工智能时代的原住民，未来似乎有很多机会在涌动。从兴趣的角度来看，通过我自己取得的每一个小小的成功和进步都会给我很大的鼓励。在参加了百度螺旋桨PaddleHub竞赛之后，从高中开始自学无人机的郑浩民今年才21岁，还是宁波大学的一名大三学生。"是时候开始计划将来该怎么走了。学习人工智能技能来制造小东西的骄傲是不能说的，这是一种超级有竞争力的饮食能力。郑浩民很快爱上了人工智能，这是一个很好的工具，可以有效地解决项目中的小东西制造问题。"

具有收获性和高价值性，总能激发持续学习的强烈动机，而"不断实现自我智能"中的强化学习逻辑与人的学习哲学是一致的。其设计灵感来源于心理学中的行为主义理论：生物体是如何在环境的奖励或惩罚激励下逐步形成刺激期望的，从而产生能够获得最大效益的习惯性行为。因此，强化学习的核心是"让Agent(Agent)在环境(环境)中学习，根据环境(状态)的状态执行动作(动作)，根据环境的反馈来奖励(奖励)，引导更好的行为"。毕竟，优秀的学生是被鼓励出来的(奖励)。

在中国教育领域，人工智能专业的学生们还在摸索很长一段时间。更多的学习方式和资源就像"7天的强化学习"。"学习而不是学习，信息是存在的，只有更多的信息。

这是浪费时间去学习而不去思考。

强化学习7天大本营--世界冠军带你从零练习"到91000比力比里的人气达到91000，达到22000的顶峰，成为比利比里全站式学习班的直播流行度在同一时期的第5位。这位讲师是百度螺旋桨强化学习团队的核心成员，该团队曾两次获得NeurIPS强化学习竞赛的世界冠军和百度的最高奖项。现在她"打破了圈子"，成为Bilibili的学习网络名人名流大师。

这门课程是为零基础学生设计的。所以我们花了很多精力使整个声音不太理论化，以免从一开始就降低每个人的兴趣，同时，我们也不能太脱离这个理论，让人们只能知道它是什么，而不知道为什么。"这位理科老师对公开课如此受欢迎感到惊讶。"一开始，我们认为这对数百人来说是件好事，在开学第一天之后，就有近900人第一次提交了课后作业，令人惊讶的是，申请人数竟然是预期的10倍。"可以看出，中国有很多人对强化学习感兴趣，但介绍和学习路径似乎是第一个障碍。针对这个问题，郭崇华回顾了多年的自学经验，并提供了参考。

第一个阶段是关于"不确定性"学习方法学，我们这一代的教育可能很薄弱，我选择从概率论切入，所以我读了概率图模型PGM"，斯坦福·科勒教授的"概率"公开课，宾夕法尼亚大学的概率论，麻省理工学院经典的概率-不确定性科学，哈佛大学的数据科学概率论第二个阶段是统计学和分析学，比如斯坦福的"统计学习基础"，哈佛的"数据分析的统计推断"，麻省理工学院的"统计学基础"，约翰·霍普金斯大学和宾大学的"数据科学中的建模和推理"，第三个阶段开始触及机器学习领域他分享道:"总结我的学习之路可以分为三个阶段。 当时AlphaGo我对强化学习感兴趣，百度在我上过的这么多课程中推出了这个强化学习入门课程，学习体会特别好，收获和启发都很大，让我对强化学习更感兴趣。

继续学习开拓未知的郭崇华，还是带着兴趣奔向未来的郑浩民，已经成为中国"人工智能人才"快速成长的缩影。有关报道显示，目前我国人工智能人才差距已超过500万，主要表现在缺乏高水平的领导人才、创新团队和跨学科创新平台、基础理论、原有算法等方面的突破较少，以及复合型人才培养缺乏指导。不可否认，我国高校人工智能的培养起步较晚，但近年来我国人工智能的学科和专业正在加速发展。

2020年3月，教育部再次批准180所高校开设人工智能专业，数据科学与大数据技术专业的新增学校也增加到100多所，智能制造，机器人，智能科学与技术等方面也有数十所学校通过审批。在2020年5月20日的"WaveSummit2020"深度学习开发者峰会上，百度相关负责人表示，oar联合教育部新工科产学研联盟，开设高校深度学习教师培训班，在420多所高校培训1000多名AI专业教师，支持200多所高校开设人工智能课程； 算法竞赛，创意竞赛，产业竞赛全年层出不穷，一年来共举办各类竞赛65余场在突飞猛进的过程中，百度作为国内人工智能"头颜"企业，也积极成为"教育合作伙伴"。 随后在6月份，百度宣布未来五年将继续投入AI人才的培养，尤其是AI应用人才的培养。

成功不一定在我身上，成功必须有我。中国新的基础设施和未来的人工智能建设，只有通过迅速培养一大批具有技术信念、专业技术和勇于尝试的高水平人工智能人才，才能抓住新一轮科技革命和工业改革的机遇。