深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步深入探索。 本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

本书的主题是强化学习（Reinforcement Learning，RL），它是机器学习（Machine Learning，ML）的一个分支，强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用，能应用于多个真实场景，从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。

本书的主题是强化学习（Reinforcement Learning，RL），它是机器学习（Machine Learning，ML）的一个分支，强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用，能应用于多个真实场景，从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。

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：第壹部分（1～5章）介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（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（*后一章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。 本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、教师和工程技术人员的参考资料。

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。 本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。

深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使人工智能体能够在没有监督的情况下学习如何解决顺序决策问题。在过去的十年中，深度强化学习在一系列问题上取得了显著的成果，涵盖从单机游戏和多人游戏到机器人技术等方方面面。本书采用理论结合实践的方法，从直觉开始，然后仔细解释深度强化学习算法的理论，讨论在配套软件库SLM Lab中的实现，最后呈现深度强化学习算法的实践细节。 通过本书，你将： 理解深度强化学习问题的每个关键方面。 探索基于策略和基于值的算法，包括REINFORCE算法、SARSA算法、深度Q网络（DQN）算法和改进的深度Q网络算法。 深入研究基于策略和基于值的组合算法，包括演员-评论家算法和近端策略优化（PPO）算法。 了解算法的同步并行和异步并行。 在SLM Lab中运行算法，学习深度强化学习的实现细节。 探索算法基准测试结果与调优超参数。 了解深度...(展开全部)

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

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本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。