课程学习通过将任务从简单到复杂地构建，改进了强化学习 (RL)，类似于人类逐步学习的方式。 课程学习不是立即让智能体接触问题的全部复杂性，而是将任务分解为可管理的阶段。 这种方法有助于智能体建立基本技能，并逐渐适应更艰巨的挑战。 例如，训练机器人行走可能从在平地上保持平衡开始，然后再引入斜坡或障碍物。 通过控制难度曲线，智能体可以避免因初始复杂度过高而陷入局部最优。
一个关键的好处是提高了样本效率。 在传统的强化学习中，智能体通常会在复杂的环境中浪费精力探索无关的动作。 课程通过将早期训练重点放在更容易获得奖励的简单场景上来减少这种情况。 例如，在迷宫导航任务中，智能体可能会先学习解决小型、稀疏的迷宫，然后再解决更大、有更多死胡同的迷宫。 这使得智能体可以掌握通用的基本导航策略（例如，跟随墙壁）来解决更难的迷宫。 在诸如蒙特祖玛的复仇之类的游戏中进行的实验表明，基于课程的智能体通过首先练习诸如收集钥匙或避开敌人之类的子任务，可以更快地获得更高的分数。蒙特祖玛的复仇因奖励稀疏而臭名昭著，是一个难度极高的强化学习基准。
课程学习还解决了探索挑战。 在复杂的环境中，智能体可能永远无法在没有指导的情况下发现关键状态或奖励。 课程就像一个支架，将探索导向有意义的里程碑。 例如，在机器人操作任务中，早期训练可能涉及将物体放置在更靠近夹具的位置，从而确保智能体在移动到精确放置之前学会抓取。 这种结构化的探索在具有延迟奖励的领域中特别有用，因为它提供了保持智能体积极性的中间目标。 如果没有课程，同一个智能体可能永远无法抓住物体，从而完全停滞不前。 通过逐步提高难度，智能体的策略以稳定、有针对性的方式发展，从而降低了灾难性遗忘或不稳定训练动态的风险。