「強化學習原理」為人工智慧微學程的核心課程之一，旨在培養學生理解與應用強化學習（Reinforcement Learning, RL）之理論基礎與實作能力。課程內容涵蓋智能體（agent）與環境（environment）的互動架構、獎勵機制設計、策略學習方法及深度強化學習的應用。
本課程強調老師與學生的互動，鼓勵學生跳脫聽眾的角色，在課堂上勇於發言並分享自己的想法。課程作業的形式不僅包含了理論推導與實驗的部分，也有設計一些課前的小型作業，讓學生提前熟悉教材，有助於提高對課程內容的吸收效率。期末專題則是讓學生自由選擇有興趣的主題，結合學生自身的專業，讓強化學習應用在各種不同的領域,並在最後張貼海報，讓學生彼此有機會對強化學習的不同應用做相互的討論與交流。