资料 | Python强化学习实战：应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习

强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。

《Python强化学习实战：应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习》共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAIGym、Universe和TensorFlow等安装配置；马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系，动态规划的基本概念；蒙特卡罗方法以及不同类型的蒙特卡罗预测和控制方法；时间差分学习、预测、离线/在线策略控制等；多臂赌博机问题以及相关的各种探索策略方法；深度学习的各种基本概念和RNN、LSTM、CNN等神经网络；深度强化学习算法DQN，以及双DQN和对抗网络体系结构等改进架构；DRQN以及DARQN；A3C网络的基本工作原理及架构；策略梯度和优化问题；最后介绍了强化学习的全新进展以及未来发展。

Sudharsan Ravichandiran 是一位数据科学家、研究员、人工智能爱好者以及 YouTuber（搜索 Sudharsan reinforcement learning），获得了 Anna 大学信息技术学士学位。他的研究领域包括深度学习和强化学习的实现，其中包括自然语言处理和计算机视觉。他曾是一名自由职业的网页开发人员和设计师，所设计开发的网站屡获殊荣，同时也热衷于开源，擅长解答堆栈溢出问题。 

 原书审稿人简介 Sujit Pal 是 Elsevier 实验室的技术研究总监， Elsevier 实验室是 Reed-Elservier 集团公司下的一个先进技术团队，研究领域包括语义检索、自然语言处理、机器学习和深度学习。他在 Elsevier 实验室主要从事搜索质量检测与改进、图像分类和重复率检测、医学和科学语料库的标注与本体开发。他曾与 Antonio Gulli 合作撰写了一本关于深度学习的著作，并在博客 Slamon Run 上撰写了一些科技文章。 

 Suriyadeepan Ramamoorthy 是一名来自印度 Puducherry 的 AI 研究人员和工程师，主要研究领域是自然语言理解和推理，同时积极撰写有关深度学习的博客文章。在 SAAMA 技术中，他将先进的深度学习技术应用于生物医学文本分析，同时也是一名积极推动 FSFTN领域发展的免费软件宣传者，另外对社交网络、数据可视化和创造性编程也非常感兴趣。