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1、封面介绍2、出版时间2021年8月3、推荐理由本书从工业界一线算法工作者的视角，对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统归纳。本书跳出了原理介绍加应用案例的传统叙述模式，转而在横向上对深度强化学习落地过程中的核心环节进行了完整复盘。主要内容包括需求分析和算法选择的方法，动作空间、状态空间和回报函数设计的理念，训练调试和[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分，覆盖深度强化学习的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些[...]

1、封面介绍2、出版时间2018年7月3、推荐理由本书共有19章，分为六大部分，详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和新进展，内容包括：MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学[...]

1、封面介绍2、出版时间2018年1月3、推荐理由　　从零起步掌握强化学习技术精髓，称霸人工智能领域！《深入浅出强化学习：原理入门》针对初学者的需求，直接分析原理，并辅以编程实践。从解决问题的思路，层层剖析，普及了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法，直接将读者带入强化学习的殿堂。读完本书，读者能在熟练掌握原理的基础上，直接上手编[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年2月3、推荐理由　　《Python强化学习实战：使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》带领读者深入强化学习算法的世界，并使用Python在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题，例如策略梯度算法和Q学习算法，并使用了TensorFlow、Keras和OpenAIGym框架。　　《Pytho[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年4月3、推荐理由本书对RL的核心知识进行了全面深入讲解，并为你提供了编写智能体代码的详细知识，以使其执行一系列艰巨的实际任务。帮助你掌握如何在“网格世界”环境中实现Q-learning，教会你的智能体购买和交易股票，并掌握如何通过实现自然语言模型来推动聊天机器人的发展。强化学习是机器学习发展非常迅速的一个领域，由于[...]

1、封面介绍2、出版时间2019年9月3、推荐理由适读人群 ：本书适合对深度学习和强化学习感兴趣的技术人员、希望对深度学习和强化学习进行入门了解的技术人员及深度学习和强化学习领域的初级从业人员阅读。用简单的例子帮你理解复杂的强化学习概念，用幽默的语言帮你迈过强化学习的门槛。对深度学习和强化学习的初学者及工程实践人员来说，本书是知识框架搭建和工程入门[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年9月3、推荐理由本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第一部分（第1～5章）介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（第6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（第10章[...]

1、封面介绍2、出版时间2018年11月3、推荐理由适读人群 ：算法工程师，强化学习方向的研究人员以及所有机器学习爱好者。系统讲解在互联网级别的应用上使用强化学习的技术细节。汇集了阿里巴巴一线算法工程师在强化学习应用方面的经验和心得。《强化学习实战：强化学习在阿里的技术演进和业务创新》汇集了阿里巴巴一线算法工程师在强化学习应用方面的经验和心得，覆盖[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年3月3、推荐理由《深入浅出强化学习：编程实战》是《深入浅出强化学习：原理入门》的姐妹篇。1 实战性强：以编程实战为主线，旨在帮助读者通过实战更清晰地理解算法并快速应用。2 系统全面：在马尔可夫理论框架下，介绍了最基本的算法，涵盖了基于值函数的算法，直接策略搜索方法，基于模型的强化学习方法等。3 前沿技术分析：剖析了[...]

1、封面介绍2、出版时间2019年9月3、推荐理由《强化学习（第2版）》被业界公认为任何对人工智能领域感兴趣的人员的必读书。《强化学习（第2版）》是被称为“强化学习教父”的Richard Sutton在强化学习领域的开创性、奠基性著作。自1998年第1版出版以来，一直是强化学习领域的经典导论性教材，培育了好几代强化学习领域的研究人员。在第2版中，随[...]

1、封面介绍2、出版时间2020年4月3、推荐理由（1）作者资深。本书由北京理工大学刘驰教授团队撰写；（2）直奔主题，理论结合实践。详解单智能体、多智能体深度强化学习和分布式、多任务深度强化学习相关算法，深入解读每种算法的代码原型实现；（3）领域应用分析：给出深度强化学习在游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域的实际应用，侧重讨论深度强[...]