强化学习 (RL) 中的课程学习是一种培训策略，涉及逐渐增加呈现给学习代理的任务的难度。课程学习不是一次将代理暴露于所有可能的场景，这会导致混乱或性能不佳，而是首先引入更简单的任务，并随着代理的改进而逐步纳入更复杂的挑战。这种方法反映了人类通常是如何在处理更高级的主题之前从基础概念开始学习的。
例如，考虑一个机器人学习导航迷宫。课程学习不是将机器人直接放置在复杂的迷宫中，而是从简单的直线路径或开放空间开始。一旦机器人成功地完成了这些更简单的任务，它就可以继续导航更复杂的环境，比如有障碍物或不同路径的迷宫。这种循序渐进的方法可以帮助代理建立基本技能和信心，使其更好地应对更具挑战性的情况。
此外，可以根据代理或环境的特定需求定制课程学习。开发人员可以创建一系列任务，以强调某些技能或策略，从而实现更有效的培训过程。例如，在玩游戏的场景中，代理可能在遇到对手或更复杂的游戏场景之前首先学习掌握基本动作和游戏机制。通过使用课程学习，开发人员可以提高其RL代理的性能，并促进更顺畅的学习过程，最终带来更好的结果。