《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。 《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员入门学习，也适合相关科研人员研究参考。

全书分为三个部分。第壹部分了解强化学习应用，了解强化学习基本知识，搭建强化学习测试环境。该部分包括：强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法。强化学习理论部分：Markov决策过程的数学描述、Monte Carlo方法和时序差分方法的数学理论；深度强化学习算法部分：详细剖析全部具有重要影响力的深度强化学习算法，结合TensorFlow实现源码。第三部分介绍强化学习综合应用案例。

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本书使用受现实世界商业和行业问题启发的实际示例来讲授强化学习技术的相关知识。本书分为四部分：第一部分涵盖强化学习的必要背景，包括定义、数学基础和强化学习解决方案的概述；第二部分深入介绍最先进的强化学习算法（规模化的深度Q-学习、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能体强化学习等），包括每种算法的优缺点；第三部分介绍强化学习中的高级技术，包括机器教学、泛化和域随机化、元强化学习等主题，还涵盖强化学习中有助于改进模型的各种高级主题；第四部分讲解强化学习的各种应用，例如自主系统、供应链管理、营销和金融、智慧城市与网络安全等，并讨论强化学习领域的一些挑战及未来方向。学完本书，你将掌握如何训练和部署自己的强化学习智能体来解决强化学习问题。

《强化学习》一书内容系统全面，覆盖面广，既有理论阐述、公式推导，又有丰富的典型案例，理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类，各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系；同时包含丰富的经典案例，如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等，通过给出它们对应的详细案例说明和代码描述，让读者深度理解各类强化学习算法的精髓。《强化学习》案例生动形象，描述深入浅出，代码简洁易懂，注释详细。 《强化学习》可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

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《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。 《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。

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、博弈论和多学习器强化学习等内容，并阐述强化学习与心理和神经科学、游戏领域、机器人领域的关系和应用，后提出未来发展趋势及研究热点问题，有助于年轻的研究者了解整个强化学习领域，发现新的研究方向。本书适合作为高等院校机器学习相关课程的参考书，也可作为人工智能领域从业技术人员的参考用书。

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。 《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。

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