1. 强化学习的核心概念包括奖励、回报和价值函数，其中奖励是环境对智能体动作的即时反馈，回报是从当前时刻开始的累积折扣奖励，而动作价值函数（Q函数）则是在状态下采取动作后能获得的期望回报。 2. Q-learning算法通过不断与环境交互，更新Q表中的Q值，让智能体逐渐学到在什么状态下执行什么动作能获得更高的长期收益，最终掌握最优决策策略。 3. DQN（Deep Q-Network）结合了深度学习和Q-learning算法，通过神经网络来拟合Q函数，从而解决了Q-learning算法在状态和动作连续空间时无法存储的问题。 4. 最优动作价值函数是在所有可能的策略中能获得的最大Q值，它能直接告诉我们在任何状态下该做什么动作，是强化学习的目标之一。 5. Q表是存储状态-动作-Q值对应关系的数据结构，通过查询Q表可以得到对应的Q值，是Q-learning算法的核心逻辑之一。 6. DQN的关键创新包括经验回放、目标网络和损失函数设计，这些创新使得DQN能够成功训练并提高训练稳定性。 7. DQN的训练流程包括初始化、与环境交互、训练网络、定期同步目标网络等步骤，通过这些步骤逐步学习到最优的Q值函数。 8. DQN的代码实战包括环境设置、DQN模型定义、经验回放缓冲区定义、训练过程定义和主循环执行，这些步骤展示了如何使用DQN解决强化学习问题。 9. DQN的训练过程中，通过计算Q值、目标Q值和损失，并进行梯度下降优化，逐步学习到最优的Q值函数，指导智能体选择最优的动作策略。