1、封面介绍
2、出版时间
2022年7月
3、内容介绍
我们在与环境交互的过程中进行学习，经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域，通过分析结果来寻找最有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌，甚至击败围棋高手和国际象棋大师。
《深度强化学习图解》呈现生动示例，指导你构建深度学习体系。Python代码包含详明、直观的注释，助你深刻理解DRL技术。你将学习算法的运行方式，并学会用评估性反馈来开发自己的DRL智能体。
本书主要内容包括：强化学习入门、行为与人类似的DRL智能体、在复杂情况下应用DRL
4、推荐理由
本书图文并茂地对晦涩难懂的深度强化学习理论进行描述，并结合大量的案例和应用程序，引导读者边思考边实践，从而逐步加深对深度强化学习的理解，并将这些新方法、新理论和新思想用于自己的研究。本书可作为从事智能机器人控制、计算机视觉、自然语言处理和自动驾驶系统/无人车等领域研究工作的工程师、计算机科学家和统计学家的参考书。
5、作者简介
Miguel Morales在洛克希德·马丁(Lockheed Martin)公司从事强化学习工作，在佐治亚理工学院担任强化学习与决策课程的讲师。
6、下载链接
本电子书可以提供下载，下载方式请移步：http://www.hbase.cn/archives/1147.html
