1. 面试官：请解释什么是强化学习(Reinforcement Learning)，并举例说明。

2. 面试官：探讨强化学习与监督学习以及无监督学习的区别，以及它们各自的应用场景。

3. 面试官：介绍强化学习中的马尔科夫决策过程（MDP）及其在算法中的作用。

4. 面试官：讨论强化学习中的探索与利用之间的平衡问题，并提出解决方法。

5. 面试官：详细介绍深度 Q 网络（DQN）在强化学习中的应用原理和算法流程。

6. 面试官：如何解决强化学习中的延迟奖励和信用分配问题？请举例说明。

7. 面试官：探讨强化学习与深度学习的结合，分析深度学习在强化学习中的作用和优势。

8. 面试官：介绍深度确定性策略梯度（DDPG）算法并分析其在解决高维连续动作空间问题中的优势。

9. 面试官：如何评价采样效率对强化学习算法的影响？提出相应的改进策略。

10. 面试官：探讨强化学习在实际场景中的应用挑战，以及未来发展趋势。