基于强化学习实时广告投放方案课程设计

基于强化学习实时广告投放方案课程设计一、教学目标

本课程旨在帮助学生掌握强化学习在实时广告投放方案中的应用，通过理论与实践相结合的方式，使学生能够理解强化学习的基本原理，并能够将其应用于实际场景中。具体目标如下：

知识目标：

1.掌握强化学习的基本概念，包括状态、动作、奖励、策略等核心要素。

2.理解强化学习的几种主要算法，如Q-learning、SARSA、策略梯度等，并能够描述其工作原理。

3.了解实时广告投放的基本流程，包括用户画像、广告匹配、竞价和投放等环节。

4.熟悉如何将强化学习算法应用于实时广告投放问题，包括状态表示、动作空间和奖励函数的设计。

技能目标：

1.能够使用编程语言（如Python）实现基本的强化学习算法。

2.能够设计并实现一个简单的实时广告投放方案，包括数据收集、模型训练和效果评估。

3.能够分析实时广告投放方案的性能，并根据结果进行优化。

情感态度价值观目标：

1.培养学生对强化学习技术的兴趣，激发其探索和创新的热情。

2.增强学生对实际问题的解决能力，培养其团队合作和沟通能力。

3.提升学生对数据分析和模型优化的重视，培养其科学严谨的学习态度。

课程性质分析：

本课程属于计算机科学和领域的应用课程，结合了理论学习和实践操作，旨在培养学生的实际应用能力。课程内容与实际工作场景紧密相关，能够帮助学生更好地理解理论知识在实际问题中的应用。

学生特点分析：

学生具备一定的编程基础和数学知识，对和机器学习有较高的兴趣。但学生在实际应用方面的经验相对较少，需要通过具体的案例和实践操作来提升其解决问题的能力。

教学要求：

1.教师应注重理论与实践相结合，通过具体的案例和实验来帮助学生理解强化学习的基本原理和应用方法。

2.鼓励学生积极参与课堂讨论和实践操作，培养其独立思考和解决问题的能力。

3.提供必要的学习资源和技术支持，帮助学生克服学习过程中的困难。

二、教学内容

本课程围绕强化学习在实时广告投放方案中的应用展开，内容设计紧密围绕课程目标，确保知识的系统性和科学性。教学内容主要包括以下模块，并制定了详细的教学大纲，明确各模块的安排和进度。

教学大纲：

1.强化学习基础

-章节安排：第1章至第3章

-内容列举：

1.1强化学习的基本概念

-状态、动作、奖励、策略等核心要素的介绍

-强化学习的类型和应用场景

1.2强化学习的主要算法

-Q-learning算法的原理和实现

-SARSA算法的原理和实现

-策略梯度算法的原理和实现

1.3强化学习的评估方法

-离线评估和在线评估的区别

-常用的评估指标和指标选择

2.实时广告投放基础

-章节安排：第4章至第5章

-内容列举：

2.1实时广告投放流程

-用户画像的构建和作用

-广告匹配的原理和方法

-竞价机制和投放策略

2.2实时广告投放的数据处理

-数据收集和预处理

-特征工程和数据清洗

-数据分析和模型训练

3.强化学习在实时广告投放中的应用

-章节安排：第6章至第8章

-内容列举：

3.1状态表示设计

-如何定义和表示广告投放的状态

-常用的状态特征和特征选择

3.2动作空间设计

-广告投放中的动作定义和动作空间

-如何设计合理的动作空间

3.3奖励函数设计

-奖励函数的原理和设计方法

-常用的奖励函数和奖励设计策略

3.4算法实现与优化

-使用编程语言实现强化学习算法

-实时广告投放方案的性能优化

-模型训练和效果评估

4.实践项目

-章节安排：第9章

-内容列举：

4.1项目需求分析

-确定项目目标和需求

-设计项目方案和实施计划

4.2数据收集与处理

-收集和整理项目所需数据

-进行数据预处理和特征工程

4.3模型训练与优化

-使用强化学习算法进行模型训练

-对模型进行优化和调整

4.4效果评估与展示

-对项目效果进行评估

-撰写项目报告和展示成果

教学内容：

1.强化学习基础

-通过理论讲解和案例分析，帮助学生理解强化学习的基本概念和主要算法。

-通过实验操作，使学生能够实现基本的强化学习算法，并理解其工作原理。

2.实时广告投放基础

-介绍实时广告投放的基本流程和数据处理方法，帮助学生理解实际应用场景。

-通过案例分析，使学生能够识别和理解实时广告投放中的关键问题。

3.强化学习在实时广告投放中的应用

-讲解如何将强化学习算法应用于实时广告投放问题，包括状态表示、动作空间和奖励函数的设计。

-通过实验操作，使学生能够设计和实现一个简单的实时广告投放方案。

4.实践项目

-通过一个完整的实践项目，使学生能够综合运用所学知识，解决实际问题。

-通过项目报告和展示，培养学生的团队合作和沟通能力。

教学进度安排：

-第一周至第三周：强化学习基础

-第四周至第五周：实时广告投放基础

-第六周至第八周：强化学习在实时广告投放中的应用

-第九周：实践项目

通过以上教学内容的安排和进度，确保学生能够系统地学习强化学习在实时广告投放方案中的应用，并能够将其应用于实际场景中。

三、教学方法

为有效达成课程目标，激发学生学习兴趣与主动性，本课程将采用多样化的教学方法，结合理论讲解与实践操作，确保学生能够深入理解强化学习原理并掌握其在实时广告投放中的实际应用。

1.讲授法：

-用于系统讲解强化学习的基本概念、算法原理和实时广告投放的基础流程。通过逻辑清晰、重点突出的讲解，为学生构建扎实的理论基础。选取教材中的核心章节内容进行深入剖析，如Q-learning、SARSA等算法的数学推导和实现逻辑，以及用户画像构建、广告匹配竞价等实时广告投放的关键环节。

2.讨论法：

-在关键知识点后课堂讨论，如状态表示设计、动作空间设计、奖励函数设计等。引导学生针对具体问题展开讨论，分享不同观点和解决方案，培养其批判性思维和团队协作能力。讨论内容紧密围绕教材章节，如在第7章状态表示设计时，讨论如何从海量数据中提取有效特征表示广告投放状态。

3.案例分析法：

-选取真实的实时广告投放案例，如某电商平台或搜索引擎的广告投放策略，分析其背后的强化学习应用。通过案例分析，使学生理解理论知识在实际场景中的应用方式和效果。案例分析结合教材内容，如在讲解策略梯度算法时，分析其在某广告投放案例中的具体应用和优化效果。

4.实验法：

-设计并实验，让学生动手实现强化学习算法，并应用于模拟的实时广告投放场景中。通过实验操作，加深学生对算法原理的理解，并提升其编程和问题解决能力。实验内容与教材章节紧密相关，如实验1：实现Q-learning算法并应用于模拟广告投放环境；实验2：设计状态表示和奖励函数，优化实时广告投放策略。

5.项目驱动法：

-设定一个完整的实时广告投放方案设计项目，让学生分组合作，综合运用所学知识完成项目。通过项目实践，培养学生的综合能力和创新精神。项目内容涵盖教材多个章节，要求学生从需求分析、数据处理、模型训练到效果评估完成整个流程，最终提交项目报告并进行成果展示。

6.多媒体辅助教学：

-利用PPT、视频、动画等多媒体资源辅助教学，使教学内容更加生动形象，提高学生的理解和接受程度。多媒体资源与教材内容紧密结合，如使用动画展示强化学习算法的迭代过程，使用视频介绍实时广告投放的实际应用场景。

通过以上教学方法的综合运用，确保学生能够全面、深入地学习强化学习在实时广告投放方案中的应用，并能够将其应用于实际场景中。

四、教学资源

为保障课程教学效果，支持教学内容和方法的实施，丰富学生的学习体验，需准备和选择以下教学资源：

1.教材：

-选择一本系统介绍强化学习理论及其应用的教材作为主要授课依据，如《强化学习：原理与实践》或《DeepReinforcementLearningforActionable》。该教材应涵盖Q-learning、SARSA、策略梯度等核心算法，并包含机器学习、等相关基础知识，为课程讲授提供理论基础。教材内容需与课程大纲紧密对应，确保知识体系的完整性和连贯性。

2.参考书：

-提供一系列参考书，供学生深入学习和拓展知识。包括《ReinforcementLearning:AnIntroduction》（RichardS.Sutton&AndrewG.Barto）作为经典理论参考，《DeepReinforcementLearningHands-On》作为实践指导，以及《AdaptiveandOnlineLearninginMarketing》中关于实时广告投放的部分作为应用背景补充。参考书应覆盖算法细节、编程实现、前沿研究等不同层面，满足不同学生的学习需求。

3.多媒体资料：

-准备丰富的多媒体资料辅助教学，包括PPT课件、教学视频、算法演示动画等。PPT课件需根据教材内容精心设计，突出重点难点；教学视频可选取国内外知名大学公开课或技术公司的技术分享，如MIT的强化学习课程片段或Google关于强化学习应用的介绍；算法演示动画则用于直观展示算法的迭代过程和决策机制，如Q-table的更新过程或策略梯度的优化路径。这些资料应与教材章节一一对应，增强教学的直观性和生动性。

4.实验设备：

-提供必要的实验设备，包括计算机实验室、编程环境（Python、TensorFlow/PyTorch）、数据集和模拟平台。计算机实验室需配备性能满足编程和模拟需求的计算机；编程环境需预装相关库和工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、OpenGym等；数据集可选用公开的广告投放数据集或自行构建模拟数据；模拟平台则用于构建虚拟的广告投放环境，如模拟用户行为、广告竞价过程等，让学生在可控环境中实践算法。实验设备应确保所有学生都能顺利开展实验操作。

5.在线资源：

-提供在线编程平台和学术资源链接，如Kaggle、GitHub上的开源项目、arXiv上的最新研究论文等。在线编程平台便于学生随时随地实践编程；开源项目可提供参考代码和实现思路；研究论文则帮助学生了解强化学习在实时广告投放领域的最新进展和前沿方向。这些在线资源应与教材内容相辅相成，拓展学生的知识视野和实践能力。

通过以上教学资源的整合与利用，为学生提供全面、系统、深入的学习支持，有效提升课程教学质量和学习效果。

五、教学评估

为全面、客观、公正地评估学生的学习成果，检验课程目标的达成度，本课程设计以下评估方式，确保评估结果能有效反映学生的知识掌握、技能应用和综合能力。

1.平时表现(30%)：

-考核学生在课堂讨论、小组活动中的参与度与贡献。

-评估学生对课堂内容的理解程度，通过提问回答、随堂测验等方式进行。

-记录学生出勤情况，将出勤率作为平时表现的一部分。

-平时表现旨在鼓励学生积极参与课堂互动，及时巩固所学知识，并培养其团队协作精神。

2.作业(40%)：

-布置与教材章节紧密相关的编程作业，要求学生实现特定的强化学习算法或应用于模拟的实时广告投放场景。

-作业应涵盖算法实现、结果分析、报告撰写等环节，全面考察学生的编程能力、问题解决能力和理论应用能力。

-作业提交后，教师将根据算法的正确性、代码的规范性、结果的分析深度以及报告的完整性进行评分。

-作业占比较高，旨在强调实践的重要性，并确保学生能够将理论知识转化为实际应用能力。

3.考试(30%)：

-设置期末考试，考试形式可包括闭卷笔试和上机操作两种部分。

-笔试部分主要考察学生对强化学习基本概念、算法原理和实时广告投放基础知识的掌握程度，题型可包括选择题、填空题、简答题和论述题。

-上机操作部分则要求学生完成一个完整的强化学习应用任务，如实现一个简单的实时广告投放方案，并进行参数调整和效果评估。

-考试内容与教材章节紧密对应，确保考试能够有效检验学生对课程知识的整体掌握情况。

评估标准：

-知识目标：学生能够准确复述核心概念，理解算法原理，并能够解释其在实时广告投放中的应用。

-技能目标：学生能够独立实现基本的强化学习算法，设计并实现一个简单的实时广告投放方案，并进行分析和优化。

-情感态度价值观目标：评估方式注重过程性评价，通过课堂表现、作业质量和项目合作等综合考察学生的学习态度、团队协作能力和创新精神。

评估结果运用：

-根据评估结果，教师及时给予学生反馈，指出其优势和不足，并提供建议和指导。

-评估结果将作为课程改进的重要依据，帮助教师调整教学内容和方法，提升教学质量。

-学生可根据评估结果反思自身学习状况，调整学习策略，提升学习效果。

六、教学安排

本课程共安排12周时间完成，每周2课时，共计24课时。教学进度紧凑合理，确保在有限的时间内完成所有教学内容和实践活动。教学安排充分考虑学生的实际情况和需求，如学生的作息时间和兴趣爱好，选择在学生精力较为充沛的时段进行授课，并结合学生的兴趣点设计实践项目，以提高学生的学习积极性和参与度。

教学进度：

第1-2周：强化学习基础

-第1周：强化学习的基本概念，包括状态、动作、奖励、策略等核心要素。

-第2周：强化学习的主要算法，包括Q-learning、SARSA、策略梯度等，并介绍其工作原理。

第3-4周：实时广告投放基础

-第3周：实时广告投放的基本流程，包括用户画像、广告匹配、竞价和投放等环节。

-第4周：实时广告投放的数据处理，包括数据收集、预处理、特征工程和数据清洗。

第5-8周：强化学习在实时广告投放中的应用

-第5周：状态表示设计，如何定义和表示广告投放的状态，常用的状态特征和特征选择。

-第6周：动作空间设计，广告投放中的动作定义和动作空间，如何设计合理的动作空间。

-第7周：奖励函数设计，奖励函数的原理和设计方法，常用的奖励函数和奖励设计策略。

-第8周：算法实现与优化，使用编程语言实现强化学习算法，实时广告投放方案的性能优化。

第9-10周：实践项目

-第9周：项目需求分析，确定项目目标和需求，设计项目方案和实施计划。

-第10周：数据收集与处理，收集和整理项目所需数据，进行数据预处理和特征工程。

第11周：项目训练

-第11周：模型训练与优化，使用强化学习算法进行模型训练，对模型进行优化和调整。

第12周：效果评估与展示

-第12周：效果评估与展示，对项目效果进行评估，撰写项目报告和展示成果。

教学时间：

-每周二、四下午进行授课，共计2课时/次。

-实践项目阶段，可根据学生的时间安排，在周末或晚上进行集中辅导和讨论。

教学地点：

-理论授课在多媒体教室进行，配备投影仪、电脑等多媒体设备，方便教师展示课件、视频和算法演示。

-实验操作在计算机实验室进行，确保每位学生都有充足的计算机资源进行编程和模拟实验。

考虑因素：

-学生的作息时间：选择在学生精力较为充沛的时段进行授课，避免在学生疲劳时段进行重要知识点的讲解。

-学生的兴趣爱好：在设计实践项目时，结合学生的兴趣点，如选择学生较为熟悉的电商平台或社交媒体作为项目背景，以提高学生的学习积极性和参与度。

-学生的实际需求：在教学过程中，关注学生的学习进度和困难，及时调整教学节奏和内容，确保所有学生都能跟上学习进度。

七、差异化教学

鉴于学生可能存在不同的学习风格、兴趣和能力水平，为满足每一位学生的学习需求，促进其个性化发展，本课程将实施差异化教学策略，通过设计差异化的教学活动和评估方式，确保所有学生都能在课程中获得成长和进步。

1.教学活动差异化：

-针对不同的学习风格，提供多种形式的学习资源。例如，对于视觉型学习者，提供丰富的表、动画和演示视频；对于听觉型学习者，提供课堂录音、讨论环节和在线讲座；对于动觉型学习者，设计实验操作、编程练习和项目实践。

-设计不同难度的教学活动，满足不同能力水平学生的学习需求。例如，基础性活动帮助所有学生掌握核心概念，拓展性活动为学有余力的学生提供挑战和机遇。

-在小组活动中，根据学生的兴趣和能力进行分组，鼓励学生互相学习、互相帮助。例如，可以将对算法理论感兴趣的学生与对实际应用感兴趣的学生分在同一组，促进知识的交叉融合。

2.评估方式差异化：

-设计不同类型的评估任务，满足不同学生的学习目标和能力特点。例如，对于擅长理论分析的学生，可以通过笔试考察其理论知识的掌握程度；对于擅长实践操作的学生，可以通过实验报告和项目成果考察其实践能力和创新精神。

-提供多次评估机会，允许学生根据自己的学习进度和情况选择合适的评估时间和方式。例如，可以设置平时表现、作业和期末考试等多种评估方式，并允许学生在完成作业后根据教师的反馈进行修改和重交。

-在评估过程中，关注学生的学习过程和努力程度，而不仅仅是最终结果。例如，可以通过课堂参与、实验操作和项目合作等过程性评价，考察学生的学习态度、团队协作能力和问题解决能力。

3.教师指导差异化：

-教师根据学生的个体差异，提供个性化的指导和帮助。例如，对于学习进度较慢的学生，教师可以提供额外的辅导和答疑；对于学习进度较快的学生，教师可以提供更多的挑战性和开放性的学习任务。

-鼓励学生与教师进行积极的互动，及时反馈自己的学习情况和需求。例如，教师可以在课堂上设置提问环节，鼓励学生积极提问；教师也可以通过在线平台与学生进行沟通和交流，了解学生的学习进度和困难。

-教师通过观察学生的课堂表现、作业完成情况和项目成果，及时调整教学策略和内容，以满足不同学生的学习需求。

通过实施差异化教学策略，本课程旨在为每一位学生提供适合其个体差异的学习体验，促进其全面发展。

八、教学反思和调整

教学反思和调整是持续改进教学质量的关键环节。在本课程实施过程中，教师将定期进行教学反思和评估，根据学生的学习情况和反馈信息，及时调整教学内容和方法，以确保教学目标的达成和教学效果的提升。

1.定期教学反思：

-每次授课后，教师将回顾教学过程中的得失，反思教学目标是否达成、教学内容是否适宜、教学方法是否有效等。

-教师将关注学生的课堂表现，如参与度、理解程度和反馈意见，分析学生在学习过程中遇到的问题和困难。

-教师将结合教材内容，评估教学活动的关联性和实用性，确保教学内容能够紧密围绕课程目标和学生学习需求。

2.学生反馈收集：

-教师将通过多种渠道收集学生反馈，如课堂提问、作业批改、问卷和个别访谈等。

-问卷将涵盖教学内容、教学方法、教学进度和教学资源等方面，以便全面了解学生的学习体验和需求。

-个别访谈将针对学习进度较慢或存在特定困难的学生，深入了解其学习情况和需求，并提供个性化的指导和建议。

3.教学调整措施：

-根据教学反思和学生反馈，教师将及时调整教学内容和方法。例如，如果发现学生对某个算法原理理解困难，教师可以增加相关案例分析和实验操作；如果发现学生对某个实践项目兴趣不高，教师可以调整项目主题或设计更具吸引力的任务。

-教师将根据学生的学习进度和需求，调整教学进度和难度。例如，如果发现学生学习进度较快，教师可以提供更多的拓展性学习任务；如果发现学生学习进度较慢，教师可以增加额外的辅导和答疑时间。

-教师将根据学生的反馈意见，改进教学资源和教学方法。例如，如果学生希望获得更多的实践机会，教师可以增加实验操作和项目实践的时间；如果学生希望获得更详细的指导，教师可以提供更多的教学资料和参考书。

4.持续改进：

-教师将定期总结教学反思和调整措施，分析其效果和影响，并在此基础上进一步改进教学方法。

-教师将与其他教师进行交流和学习，分享教学经验和心得，不断提升自身的教学能力和水平。

-教师将关注教学领域的最新发展和研究成果，及时更新教学内容和教学方法，确保课程内容的先进性和实用性。

通过定期进行教学反思和调整，本课程将不断提升教学质量，满足学生的学习需求，并促进其全面发展。

九、教学创新

在保证课程教学质量和效果的基础上，本课程将积极探索和应用新的教学方法与技术，结合现代科技手段，以提高教学的吸引力和互动性，激发学生的学习热情，培养其创新思维和实践能力。

1.沉浸式学习体验：

-利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，创建沉浸式的实时广告投放场景。学生可以通过VR/AR设备，模拟参与广告投放决策的过程，如查看用户画像、调整投放策略、观察广告效果等，获得更直观、身临其境的学习体验。

-通过VR/AR技术，将抽象的强化学习算法可视化，帮助学生更easily理解算法的运行机制和决策过程。

2.互动式教学平台：

-采用在线互动式教学平台，如Kahoot!、Mentimeter等，开展课堂互动活动。教师可以通过这些平台发布投票、问答、排序等互动任务，实时了解学生的学习情况，并根据反馈调整教学内容和节奏。

-利用在线编程平台，如JupyterNotebook、Colab等，开展实时编程教学和协作学习。学生可以在平台上编写代码、运行实验、分享结果，教师可以实时查看学生的代码和实验过程，并提供针对性的指导和帮助。

3.辅助教学：

-引入（）辅助教学系统，如智能辅导系统、自动评分系统等。智能辅导系统可以根据学生的学习情况和需求，提供个性化的学习建议和资源推荐；自动评分系统可以快速评估学生的作业和实验，并提供反馈意见，减轻教师的工作负担。

-利用技术，构建智能化的实时广告投放模拟环境。该环境可以根据学生的策略进行调整，模拟真实的市场竞争和用户行为，为学生提供更具挑战性和趣味性的学习体验。

4.开放式学习资源：

-建立开放式学习资源库，收集和整理与课程相关的优质资源，如学术论文、技术博客、开源项目等。学生可以根据自己的兴趣和需求，自主选择学习资源，进行深度学习和拓展学习。

-鼓励学生参与开源项目，将所学知识应用于实际问题的解决。学生可以通过参与开源项目，学习先进的开发技术和方法，提升自己的编程能力和团队协作能力。

通过以上教学创新措施，本课程将不断提升教学的吸引力和互动性，激发学生的学习热情，培养其创新思维和实践能力，为其未来的学习和工作打下坚实的基础。

十、跨学科整合

本课程将积极考虑不同学科之间的关联性和整合性，促进跨学科知识的交叉应用和学科素养的综合发展，使学生能够以更广阔的视野理解和应用强化学习技术。

1.机器学习与数据科学：

-将强化学习与机器学习、数据科学等学科知识相结合，引导学生理解强化学习在数据分析和模型构建中的应用。例如，在状态表示设计和特征工程方面，结合机器学习中的数据预处理和特征选择方法；在模型训练和优化方面，结合机器学习中的模型评估和调参技术。

-利用数据科学工具和方法，分析实时广告投放中的数据，挖掘用户行为规律和广告投放趋势，为学生提供更深入的数据洞察和实践指导。

2.计算机科学与技术：

-将强化学习与计算机科学、技术等学科知识相结合，引导学生理解强化学习在算法设计、编程实现和系统构建中的应用。例如，在算法实现方面，结合计算机科学中的算法设计和数据结构知识；在系统构建方面，结合计算机技术中的软件工程和系统架构知识。

-利用计算机科学工具和技术，设计和实现强化学习算法，并将其应用于实际的实时广告投放系统。学生可以通过编程实践，提升自己的编程能力和系统设计能力。

3.经济学与管理学：

-将强化学习与经济学、管理学等学科知识相结合，引导学生理解强化学习在决策制定、资源配置和市场营销中的应用。例如，在奖励函数设计方面，结合经济学中的激励理论和成本效益分析；在广告投放策略方面，结合管理学中的市场分析和竞争策略知识。

-利用经济学和管理学理论，分析实时广告投放中的决策问题和资源配置问题，为学生提供更全面的管理视角和实践指导。

4.心理学与行为科学：

-将强化学习与心理学、行为科学等学科知识相结合，引导学生理解强化学习在用户行为分析和个性化推荐中的应用。例如，在状态表示设计方面，结合心理学中的用户感知和认知理论；在广告投放策略方面，结合行为科学中的用户行为模型和决策机制。

-利用心理学和行为科学理论，分析实时广告投放中的用户行为和心理需求，为学生提供更深入的用户洞察和实践指导。

通过跨学科整合，本课程将促进学生形成跨学科的知识体系，提升其综合运用知识解决实际问题的能力，为其未来的学习和工作打下更坚实的基础。

十一、社会实践和应用

为培养学生的创新能力和实践能力，本课程将设计与社会实践和应用相关的教学活动，让学生将所学知识应用于实际场景，解决实际问题，提升其综合应用能力。

1.企业实习：

-与相关企业合作，为学生提供实习机会，让学生参与实际的实时广告投放项目。学生可以在企业导师的指导下，参与数据收集、模型训练、效果评估等工作，获得宝贵的实践经验。

-实习内容与课程内容紧密相关，如学生可以应用强化学习算法优化企业的广告投放策略，提升广告投放效果。

2.竞赛参与：

-鼓励学生参加与强化学习和实时广告投放相关的竞赛，如Kaggle竞赛、天池竞赛等。学生