1、封面介绍
2、出版时间
2024年8月
3、内容介绍
本书系统介绍了基于强化学习的多智能体协同技术，涉及进化算法、纳什均衡等相关主题，讨论了基于强化学习的多智能体协同理论、一致性学习算法、基于协同Q学习算法的多智能体规划技术等，并给出了针对多机器人协同问题的应用实例。本书不仅包含多智能体强化学习协同研究的最新进展，而且提供了一种相对于传统方法更加高效的技术路线。
4、推荐理由
适读人群 ：本书既适合深度学习的初学者，也适合对人工智能感兴趣的教师、学生和相关从业者学习参考。
沿袭“鱼书”系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零开始实现支撑强化学习的基础技术。
本书有什么特点?
（1）把握潮流中的变与不变。在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。
（2）内容丰富，讲解简明易懂。作为超高人气“鱼书”系列第四部作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。
（3）原理与实践并重。本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特理论，奉行“只有做出来才能真正理解”的理念，将这一主题的每个构成要素都从“理论”和“实践”两个方面进行详尽解释，并鼓励读者动手尝试。与仅通过数学公式解释理论的图书不同，读者将通过实际运行本书代码获得许多令人惊叹的领悟。
5、作者简介
斋藤康毅，1984年出生于日本长崎县，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。著有“鱼书”系列《深度学习入门：基于Python的理论与实现》《深度学习进阶：自然语言处理》《深度学习入门2：自制框架》，同时也是Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building MachineLearning Systems with Python的日文版译者。
【译者介绍】
郑明智，智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗与前沿ICT技术的结合及其应用。译有《深度学习基础与实践》《详解深度学习》《白话机器学习的数学》等书。
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
