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强化学习（reinforcement learning，RL）：智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时，尝试使所获得的奖励最大化的算法。
动作（action）：环境接收到的智能体基于当前状态的输出。
状态（state）：智能体从环境中获取的状态。
奖励（reward）：智能体从环境中获取的反馈信号，这个信号指定了智能体在某一步采取了某个策略以后是否得到奖励，以及奖励的大小。
探索（exploration）：在当前的情况下，继续尝试新的动作。其有可能得到更高的奖励，也有可能一无所有。
开发（exploitation）：在当前的情况下，继续尝试已知的可以获得最大奖励的过程，即选择重复执行当前动作。
深度强化学习（deep reinforcement learning）：不需要手动设计特征，仅需要输入状态就可以让系统直接输出动作的一个端到端（end-to-end）的强化学习方法。通常使用神经网络来拟合价值函数（value function）或者策略网络（policy network）。
全部可观测（full observability）、完全可观测（fully observed）和部分可观测（partially observed）：当智能体的状态与环境的状态等价时，我们就称这个环境是全部可观测的；当智能体能够观察到环境的所有状态时，我们称这个环境是完全可观测的；一般智能体不能观察到环境的所有状态时，我们称这个环境是部分可观测的。
部分可观测马尔可夫决策过程（partially observable Markov decision process，POMDP）：即马尔可夫决策过程的泛化。部分可观测马尔可夫决策过程依然具有马尔可夫性质，但是假设智能体无法感知环境的状态，只能知道部分观测值。
动作空间（action space）、离散动作空间（discrete action space）和连续动作空间（continuous action space）：在给定的环境中，有效动作的集合被称为动作空间，智能体的动作数量有限的动作空间称为离散动作空间，反之，则被称为连续动作空间。
基于策略的（policy-based）：智能体会制定一套动作策略，即确定在给定状态下需要采取何种动作，并根据这个策略进行操作。强化学习算法直接对策略进行优化，使制定的策略能够带来最大的奖励。
基于价值的（valued-based）：智能体不需要制定显式的策略，它维护一个价值表格或者价值函数，并通过这个价值表格或价值函数来选取价值最大化的动作。
有模型（model-based）结构：智能体通过学习状态的转移来进行决策。
免模型（model-free）结构：智能体没有直接估计状态的转移，也没有得到环境的具体转移变量，它通过学习价值函数或者策略函数进行决策。