1. 强化学习是一种机器学习技术，通过与环境的持续交互不断优化系统决策能力，训练程序在特定环境中通过不断尝试，学会做出最优决策以实现目标。 2. 马尔可夫决策过程（MDP）是强化学习的基本框架，用五元组 $(S,A,P,R,\gamma)$ 描述，为强化学习提供了数学建模的“通用语言”，让各种复杂的决策问题转化为统一的数学形式。 3. 价值函数用于评估长期收益，解决延迟奖励问题，通过定义价值函数来表明当前状态下策略的长期影响。 4. 价值迭代算法是强化学习中用于求解最优价值函数和最优策略的重要算法，通过不断更新价值函数，使其收敛到最优价值函数。 5. 价值迭代算法通过状态转移函数和奖励函数，以及折扣因子的引入，实现了对最优策略的求解和展示。 6. 在网格世界例子中，如果我们希望机器人不仅要到达目标，还要尽可能收集路上的“金币”（增加中间奖励），需要修改代码以考虑这一目标。 7. 折扣因子 $\gamma$ 对学习过程具有重要影响，当 $\gamma=0$ 时，只关注即时奖励，而当 $\gamma=1$ 时，将长期奖励视为同等重要。 8. 强化学习的核心是学习如何在与环境的交互中做出最优决策，而马尔可夫决策过程为这种学习提供了坚实的数学基础。 9. 下一节课将深入探讨更复杂的强化学习算法及其应用场景，拓展对强化学习的认识。