# 斯坦福 CS234：强化学习（2026 冬）

- 原标题：Stanford CS234：Reinforcement Learning（2026 冬）
- 类型：课程
- 来源：Stanford 课程官网
- 学期：2026 冬
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：值得看
- 学习层级：进阶
- 主题：[reinforcement-alignment](<https://oplearnx.com/md/topics/reinforcement-alignment.md>)（第 15 位）
- 原文链接：[https://web.stanford.edu/class/cs234](<https://web.stanford.edu/class/cs234>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_37cdcfbf5a13](<https://oplearnx.com/resources/pk_37cdcfbf5a13>)

## 摘要

这是斯坦福大学 CS234 强化学习课程 2026 年冬季学期的课程网站，包含课程安排、讲义材料、作业、课程项目和论坛等栏目。课程介绍强化学习这一让自主系统学会做决策的方法及其在机器人、游戏、消费者建模和医疗等领域的应用，内容涵盖泛化与探索等核心挑战，作业涉及强化学习基础、深度强化学习以及基于人类反馈的强化学习基础。课程由 Emma Brunskill 讲授，先修要求为熟练掌握 Python。

## 概览

- 难度：进阶
- 语言：英文
- 动手：3 次作业 · 课程项目

## 学完你能

- 说明强化学习区别于其他 AI 与非交互式机器学习的关键特征
- 把具体应用问题判断并形式化为强化学习问题，包括状态空间、动作空间、动力学与奖励模型
- 为给定问题选出课程中的适用算法并说明理由
- 用代码实现常见的强化学习算法
- 用 regret、样本复杂度、计算复杂度、实证表现、收敛性等指标分析并评价算法
- 阐述探索与利用的权衡，并比较至少两种应对方法

## 适合你吗

- 适合：已具备机器学习基础、想系统入门强化学习的学生
- 适合：会 Python 并希望动手实现强化学习算法的人
- 适合：对深度强化学习与基于人类反馈的强化学习感兴趣的人
- 适合：能投入一学期并完成课程项目与考试的学习者
- 暂不适合：不具备微积分、线性代数与概率统计基础的人
- 暂不适合：没有机器学习基础、不熟悉代价函数与梯度下降优化的人
- 暂不适合：只想看视频、不打算做作业与项目的人
- 需要先会：需要熟练使用 Python；大学微积分与线性代数（如 MATH 51、CME 100）；基础概率统计（如 CS 109）；机器学习基础（如 CS 221 或 CS 229 覆盖的代价函数、求导与梯度下降优化）。

## 课程特点

- 内容侧重：强化学习核心挑战与方法，含泛化与探索，并涉及深度强化学习与基于人类反馈的强化学习基础。
- 练习与项目：3 次书面与编程作业（后期作业提供部分云资源）、8 次辅导课（仅在校生，计成绩）、期中考试、随堂测验、课程项目（提案、里程碑、海报展示、论文）。
- 投入时间：讲座每周一、周三 15:00–16:20 直播，共 10 周课程安排外加期末周；辅导课与答疑时间在第一周公布。
- 费用说明：材料未提及费用、证书或会员信息。

## 内容覆盖

- 强化学习导论
- 表格型 MDP 规划
- 策略评估
- Q-learning 与函数近似
- 策略搜索
- 离线强化学习、模仿学习
- 离线强化学习、RLHF
- 离线强化学习 / 多臂老虎机
- 策略性数据收集 / 探索
- 探索
- 强化学习与 MCTS
- 特邀讲座
- 对齐与影响

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）