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梗直哥 3套课程合集【 深度学习必修课-进击算法工程师/机器+强化学习课】

AI
课程简介

梗直哥这个名字在算法圈里不算陌生，但这套三合一的资源包真正值得聊的不是"谁讲的"，而是三套课之间的分工逻辑：一套打深度学习地基，一套专攻强化学习，还有一套夹在中间做算法工程师的实战衔接。如果你手里已经躺着几个 G 的课程却迟迟没打开，这篇导读帮你判断哪些部分值得花时间精看，哪些可以先快进扫过。 三套课不是简单叠加，而是三段接力 很多合集类资源的毛病是把互不…

已有 2 人浏览 发布 2026-09-11 更新 2026-09-12

梗直哥这个名字在算法圈里不算陌生，但这套三合一的资源包真正值得聊的不是"谁讲的"，而是三套课之间的分工逻辑：一套打深度学习地基，一套专攻强化学习，还有一套夹在中间做算法工程师的实战衔接。如果你手里已经躺着几个 G 的课程却迟迟没打开，这篇导读帮你判断哪些部分值得花时间精看，哪些可以先快进扫过。

三套课不是简单叠加，而是三段接力

很多合集类资源的毛病是把互不相关的课塞进一个文件夹，学起来像拼图缺了几块。这套的编排相对清楚：深度学习必修课负责把反向传播、卷积、序列建模这些主干讲透，属于必须坐下来一节不跳的部分；强化学习必修课从蒙特卡洛方法起步，一路推到深度 Q 网络，是整套资源里含金量最集中、也最容易劝退的一块；剩下那套偏向算法工程师视角，把前面两套的理论落到工程实现上。三者的顺序建议按"深度学习 → 强化学习 → 实战衔接"来走，颠倒过来会在 DQN 的代码实现环节卡得很惨。

强化学习部分：DQN 这条线值得逐帧看

从资料结构能看出，强化学习这套课把 DQN 拆成了"核心思想和原理"与"代码实现"两段，这种拆法对自学者很友好。原理部分建议正常速度看，遇到 Q 值更新和目标网络的软更新逻辑可以暂停回放——这里是整门课的分水岭，跳过它后面全是黑箱。代码实现部分反而可以加速，重点看张量维度怎么对齐、经验回放缓冲区怎么组织，而不是逐行抄。蒙特卡洛方法那一节容易被低估，实际上它是理解后续时序差分方法的前置认知，别因为标题朴素就跳过。

环境配置那些"边角料"其实很关键

资源里夹杂着 Jupyter Notebook 上手、conda 命令说明这类内容，时长都不长，很多人会直接略过。这类内容恰好是自己动手时最耗时间的部分：环境跑不起来，再好的算法讲解都是纸上谈兵。建议在正式开始前，集中半小时把工具链过一遍，把 Notebook 和虚拟环境跑通，后面看 Gym 游戏实战时就不会手忙脚乱。附带一提，部分文件里带着来源标注水印，自己整理归档时可以顺手清理，别影响二次查找。

资料包怎么拆开用

  • 理论主线单独抽出来：把深度学习和强化学习的原理讲解视频归到一个播放列表，按顺序刷完再动代码，避免学到一半被工程细节打断思路。
  • 代码与实战归为第二层：DQN 实现、Gym 游戏项目这些放在理论过完之后集中攻克，边看边改参数，比只看不动手强得多。
  • 工具类内容当字典用：Jupyter、conda 这类不是用来"学"的，而是遇到报错时回头翻的参考，没必要占用主线时间。

适合谁、不适合谁

这套资源更偏向已经会 Python、想往算法岗靠的人。如果你连 NumPy 和张量运算都没摸过，直接从强化学习切入会很痛苦，建议先把深度学习那套啃完再回来。反过来，如果你已经在做深度学习相关的工作，只是想补强化学习这块短板，那可以跳过前面的基础，直接从蒙特卡洛和 DQN 入手，用 Gym 项目做验证，效率会高不少。整体来看，它的价值不在于"三套"这个数量，而在于把深度学习和强化学习这两条线放进同一个进阶路径里，省去了自己找衔接材料的时间。

梗直哥 3套课程合集【 深度学习必修课-进击算法工程师/机器+强化学习课】

深度学习与强化学习实战课程

编辑点评

系统讲解深度学习与强化学习核心算法，实战项目丰富，适合进阶学习。

⭐ 编辑推荐

全面掌握深度学习与强化学习，提升算法工程师技能。

✨ 课程亮点

✦深度学习核心算法讲解
✦强化学习实战项目
✦Python实战应用

课程目录

📁 梗直哥–强化学习必修课：引领智能新时代
1_7-1-深度Q网络核心思想和原理.mp4 [44.7 MB]
1_6-1-蒙特卡洛方法.mp4 [32.5 MB]
2_7-2-DQN-代码实现.mp4 [35.8 MB]
1_12-1-项目实战：Gym游戏.mp4 [51.4 MB]
2_3-2-conda使用命令【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [11.9 MB]
2_10-2-Dyna-Q算法【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [44.6 MB]
1_3-1-CUDA+Anaconda深度学习环境配置【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [18.7 MB]
1_10-1-基于模型的强化学习核心思想和原理.mp4 [48.0 MB]
2_9-2-改进型演员评论家算法【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [23.0 MB]
5_9-5-DDPG算法代码实现.mp4 [22.5 MB]
4_12-4-下一步的学习建议【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [33.3 MB]
5_11-5-AlphaStar系统.mp4 [82.4 MB]
4_7-4-DQN改进算法代码实现【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [31.0 MB]
4_10-4-基于模型的策略优化.mp4 [19.7 MB]
5_6-5-Q-Learning算法【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [32.3 MB]
7_6-7-Q-Learning&SARSA代码实现【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [23.8 MB]
4_9-4-深度确定性策略梯度.mp4 [30.3 MB]
7_4-7-常见问题解析.mp4 [21.7 MB]
1_1-1-课程内容和理念.mp4 [59.0 MB]
3_8-3-策略梯度方法代码实现.mp4 [19.4 MB]
4_11-4-MADDP的代码实现.mp4 [45.1 MB]
6_9-6-软性演员评论家算法.mp4 [38.6 MB]
5_10-5-MBPO的代码实现.mp4 [53.8 MB]
4_8-4-近端策略优化算法.mp4 [36.2 MB]
6_4-6-模型分类与选择.mp4 [30.8 MB]
4_4-4-马尔可夫奖励过程：懂得“想”.mp4 [49.4 MB]
5_8-5-近端策略优化（PPO）代码实现.mp4 [34.6 MB]
8_4-8-马尔可夫过程代码实现.mp4 [40.2 MB]
6_11-6-基于人类反馈大强化学习.mp4 [47.1 MB]
3_7-3-常见问题改进和扩展.mp4 [27.5 MB]
3_6-3-蒙特卡洛方法和时序差分代码实现.mp4 [22.8 MB]
4_6-4-广义策略迭代.mp4 [19.6 MB]
5_3-5-深度学习库PyTorch的安装.mp4 [9.2 MB]
2_1-2-认识强化学习.mp4 [53.8 MB]
4_5-4-动态规划代码实现.mp4 [43.5 MB]
7_9-7-SAC代码实现.mp4 [35.1 MB]
3_9-3-演员评论家算法代码实现.mp4 [19.7 MB]
1_4-1-序列建模与概率图模型.mp4 [38.1 MB]
2_8-2-蒙特卡洛策略梯度.mp4 [24.2 MB]
3_4-3-马尔可夫决策过程：试着-“干”.mp4 [29.6 MB]
2_11-2-博弈论与强化学习.mp4 [64.7 MB]
1_9-1-演员评论家算法核心思想和原理.mp4 [20.1 MB]
3_11-3-多智能体强化学习.mp4 [44.4 MB]
3_1-3-课程使用的技术栈.mp4 [12.0 MB]
1_5-1-动态回归核心思想和原理.mp4 [30.9 MB]
2_5-2-绛栫暐杩唬.mp4 [40.0 MB]
2_4-2-马尔可夫观测过程：学会“看”.mp4 [40.9 MB]
5_4-5-贝尔曼方程：迭代求解价值函数.mp4 [30.6 MB]
4_3-4-仿真环境Gym安装.mp4 [19.0 MB]
3_10-3-Dyna-Q算法代码实现.mp4 [17.7 MB]
3_12-3-强化学习最新发展趋势.mp4 [65.6 MB]
1_8-1-策略梯度核心思想和原理.mp4 [44.2 MB]
2_12-2-项目实战：大模型RLHF.mp4 [31.4 MB]
2_6-2-时序差分方法.mp4 [34.2 MB]
📁 梗直哥-【机器学习必修课：经典算法与Python实战】
14-5概率图模型优缺点和适用条件【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [11.6 MB]
11-8集成学习优缺点和适用条件【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [24.9 MB]
13-8主成分分析优缺点和适用条件【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [9.5 MB]
02-3研究哪些问题：分类、回归等【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [40.0 MB]
03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 [15.0 MB]
14-4隐马尔可夫模型代码实现【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [43.0 MB]
10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 [32.0 MB]
15-2泰坦尼克生还预测.mp4 [62.0 MB]
08-6神经网络简单代码实现.mp4 [28.9 MB]
12-6聚类算法优缺点和适用条件【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [19.7 MB]
07-7决策树回归任务代码实现【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [12.6 MB]
05-7逻辑回归算法.mp4 [21.8 MB]
13-4PCA算法代码实现【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [15.2 MB]
05-11线性算法优缺点和适用条件【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [21.6 MB]
06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 [23.9 MB]
11-7结合策略：Stacking方法【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [13.3 MB]
12-1本章总览【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [9.9 MB]
15-3鎴夸环棰勬祴.mp4 [67.2 MB]
04-6超参数【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [30.3 MB]
04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 [39.4 MB]
09-2SVM核心思想和原理.mp4 [15.7 MB]
10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 [23.6 MB]
03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 [16.8 MB]
05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [29.1 MB]
03-4JupyterNotebook基础使用【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [19.8 MB]
09-6非线性SVM：核技巧.mp4 [35.3 MB]
06-13评价指标：ROC曲线.mp4 [33.8 MB]
05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 [18.0 MB]
05-2线性回归核心思想和原理.mp4 [40.3 MB]
05-8线性逻辑回归代码实现.mp4 [28.5 MB]
03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 [18.4 MB]
03-3Anaconda命令行操作.mp4 [18.9 MB]
03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 [9.2 MB]
03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 [16.0 MB]
03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 [15.5 MB]
07-2决策树核心思想和原理.mp4 [22.7 MB]
03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 [18.7 MB]
06-5过拟合与欠拟合.mp4 [25.1 MB]
04-3KNN分类任务代码实现.mp4 [32.8 MB]
10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 [27.2 MB]
10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 [25.5 MB]
09-8非线性SVM代码实现.mp4 [22.9 MB]
09-10SVM优缺点和适用条件.mp4 [11.3 MB]
07-4决策树分类任务代码实现.mp4 [38.7 MB]
06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 [36.5 MB]
06-3姊害涓嬮檷.mp4 [35.7 MB]
03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 [36.9 MB]
05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 [25.4 MB]
07-5鍩哄凹绯绘暟.mp4 [19.6 MB]
05-4线性回归代码实现.mp4 [28.0 MB]
09-9SVM回归任务代码实现.mp4 [14.3 MB]
11-3集成学习代码实现.mp4 [24.4 MB]
07-8决策树优缺点和适用条件.mp4 [16.5 MB]
11-5并行策略：随机森林.mp4 [17.6 MB]
10-3朴素贝叶斯分类.mp4 [20.3 MB]
03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 [23.7 MB]
03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 [23.0 MB]
09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 [17.9 MB]
04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 [20.9 MB]
08-4正向传播与反向传播.mp4 [23.4 MB]
13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 [28.4 MB]
11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 [38.8 MB]
02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 [29.3 MB]
06-4鍐崇瓥杈圭晫.mp4 [25.3 MB]
12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 [16.3 MB]
08-5梯度下降优化算法.mp4 [36.8 MB]
05-6多项式回归代码实现.mp4 [19.7 MB]
08-2神经网络核心思想和原理.mp4 [56.4 MB]
08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 [28.5 MB]
13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 [13.8 MB]
12-4聚类算法代码实现.mp4 [21.9 MB]
01-2初识机器学习.mp4 [36.9 MB]
01-3课程使用的技术栈.mp4 [37.0 MB]
📁 梗直哥–深度学习必修课：进击算法工程师
001.1-1 课程内容和理念.mp4 [52.2 MB]
018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 [42.8 MB]
020.5-2 过拟合欠拟合应对策略【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [41.2 MB]
011.4-1 神经网络原理.mp4 [44.8 MB]
025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 [47.2 MB]
002.1-2 初识深度学习.mp4 [52.9 MB]
048.8-4 GoogLeNet【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [41.0 MB]
050.8-6 DenseNet【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [58.5 MB]
037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 [30.9 MB]
059.10-3 门控循环单元.mp4 [28.6 MB]
063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 [33.0 MB]
065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 [39.3 MB]
049.8-5 ResNet【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [65.0 MB]
036.6-10 Adam算法【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [47.1 MB]
077.12-5 Swin Transformer模型【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [54.9 MB]
069.11-4 自注意力机制【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [30.2 MB]
095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4 [35.7 MB]
082.13-4 生成对抗网络【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [39.9 MB]
029.6-3 损失函数性质.mp4 [29.2 MB]
015.4-5 回归问题【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [35.6 MB]
094.15-5 经典NLP数据集.mp4 [36.4 MB]
091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4 [44.8 MB]
085.14-1 自定义数据加载.mp4 [48.7 MB]
066.11-1 什么是注意力机制.mp4 [43.4 MB]
086.14-2 图像数据增强.mp4 [33.4 MB]
067.11-2 注意力的计算.mp4 [57.5 MB]
089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 [64.1 MB]
078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 [38.0 MB]
072.11-7 Transformer代码实现.mp4 [38.0 MB]
026.5-8 模型文件的读写.mp4 [16.5 MB]
090.15-1 璇嶅祵鍏ュ拰word2vec.mp4 [33.3 MB]
087.14-3 迁移学习.mp4 [31.8 MB]
081.13-3 变分自编码器.mp4 [56.2 MB]
057.10-1 深度循环神经网络.mp4 [24.2 MB]
079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 [28.5 MB]
068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 [24.1 MB]
039.7-1 全连接层问题.mp4 [38.5 MB]
060.10-4 长短期记忆网络.mp4 [43.1 MB]
056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 [37.7 MB]
054.9-4 随时间反向传播算法.mp4 [43.9 MB]
043.7-5 姹犲寲灞侾ooling.mp4 [33.6 MB]
044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 [27.2 MB]
058.10-2 双向循环神经网络.mp4 [25.8 MB]
062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 [41.1 MB]
052.9-2 文本数据预处理.mp4 [60.0 MB]
038.6-12 学习率调节器.mp4 [27.9 MB]
055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4 [27.8 MB]
061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 [35.8 MB]
042.7-4 卷积层常见操作.mp4 [35.2 MB]
070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 [29.6 MB]
088.14-4 经典视觉数据集.mp4 [37.3 MB]
053.9-3 循环神经网络.mp4 [48.2 MB]
008.3-2 conda实用命令.mp4 [13.0 MB]
013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 [39.5 MB]
007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 [20.9 MB]
021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 [22.4 MB]
030.6-4 姊害涓嬮檷.mp4 [31.6 MB]
099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4 [37.0 MB]
014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 [29.3 MB]
019.5-1 训练的常见问题.mp4 [33.8 MB]
010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 [9.0 MB]
027.6-1 最优化与深度学习.mp4 [48.0 MB]
016.4-6 线性回归代码实现.mp4 [23.1 MB]
100.16-5 下一步学习的建议.mp4 [18.5 MB]
031.6-5 随机梯度下降法.mp4 [20.6 MB]
003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 [12.7 MB]
032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 [32.0 MB]
024.5-6 Dropout代码实现.mp4 [17.3 MB]

适合人群

  • 算法工程师
  • 机器学习爱好者
  • 深度学习研究者

🎯 学习收获

  • 掌握深度学习算法
  • 精通强化学习技术
  • 提升实战能力

🎉 祝您学习愉快！

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