|
|
|
本書系統地介紹了強化學習的原理和實現，是一本理論扎實、落地性強的圖書。本書包含3個部分：部分為強化學習基礎，講解強化學習的基礎概念和表格型強化學習方法；第二部分為強化學習進階，討論深度強化學習的思維方式、深度價值函數和深度策略學習方法；第三部分為強化學習前沿，介紹學術界在深度強化學習領域的主要關注方向和前沿演算法。
同時，本書提供配套的線上代碼實踐平臺，展示源碼的編寫和運行過程，讓讀者進一步掌握強化學習演算法的運行機制。本書理論與實踐並重，在介紹強化學習理論的同時，輔之以線上代碼實踐平臺，幫助讀者通過實踐加深對理論的理解。本書適合對強化學習感興趣的高校學生、教師，以及相關行業的開發和研究人員閱讀、實踐。
張偉楠
上海交通大學副教授，博士生導師，ACM班機器學習、強化學習課程授課老師，吳文俊人工智慧青年獎、達摩院青橙獎得主，獲得中國科協“青年人才托舉工程”支援。他的科研領域包括強化學習、資料採擷、知識圖譜、深度學習以及這些技術在系統、搜尋引擎、文本分析等場景中的應用。他在會議和期刊上發表了100餘篇相關領域的學術論文，於2016年在英國倫敦大學學院（UCL）計算機系獲得博士學位。
沈鍵
上海交通大學APEX實驗室博士生，師從俞勇教授，研究方向為深度學習、強化學習和教育資料採擷。在攻讀博士期間，他以作者身份發表機器學習會議NeurIPS、AAAI論文，參與發表多篇機器學習和資料採擷會議（包括ICML、IJCAI、SIGIR、KDD、AISTATS等）論文，並擔任多個會議和SCI學術期刊的審稿人。
俞勇
享受特殊津貼專家，教學名師，上海交通大學特聘教授，APEX實驗室主任，上海交通大學ACM班創始人。俞勇教授曾獲得“高層次人才特殊支持計畫”教學名師、“上海市教學名師獎”“全國師德標兵”“上海交通大學校長獎”和“受學生歡迎教師”等榮譽。他于2018年創辦了伯禹人工智慧學院，在上海交通大學ACM班人工智慧專業課程體系的基礎上，對AI課程體系進行創新，致力於培養的AI演算法工程師和研究員。
