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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。
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