1. 面试官：请解释强化学习与监督学习的区别，并说明在什么情况下应该使用强化学习而不是监督学习。

2. 面试官：如果你需要设计一个强化学习算法来教会机器人玩跳棋，请说明你会如何定义状态空间、动作空间和奖励函数。

3. 面试官：什么是价值函数，在强化学习中如何计算和利用价值函数？

4. 面试官：请解释强化学习中的探索-利用权衡问题，以及你会如何设计算法来处理这一问题。

5. 面试官：强化学习中的马尔可夫决策过程 (MDP) 是什么，它在强化学习中的作用是什么？

6. 面试官：如果环境模型是未知的，你会如何应用模型无关强化学习算法解决问题？

7. 面试官：请解释强化学习中的策略梯度方法，以及它与值函数方法的区别和适用场景。

8. 面试官：比较一下强化学习中的基于模型和无模型方法，以及它们各自的优缺点。

9. 面试官：描述一下深度 Q 网络 (DQN) 在解决强化学习问题时的基本原理和核心思想。

10. 面试官：强化学习算法在现实世界中的应用有哪些挑战，以及你认为如何解决这些挑战？