书籍简介

强化学习：强化学习是这样一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法。

强化学习可以说是人工智能最有前途的分支。还记得之前的阿尔法狗吗？其主要应用的算法工具就包括强化学习。 网上有很多关于强化学习算法的介绍和总结，之后我也会相继推出一些干货，但同时应用 Python 进行强化学习的教程在网上是少又少。

应用python进行强化学习实践，不仅可以帮助掌握基本的强化学习算法，而且可以帮助掌握高级的深层强化学习算法。今天，我给大家推荐一本《python强化学习实践》，这本书不仅通俗介绍了强化学习的理论基础，更着重从实战角度，使用 Python 来编写强化学习代码，实用性很强。

关于这本书:

这本书的作者是 Sudharsan Ravichandian ，他是一名数据科学家、人工智能研究员和狂热者。他研究的重点是深入学习和强化学习，包括自然语言处理和计算机视觉。本书的内容和优点很鲜明，包括通俗解释强化学习的基础知识；利用OpenAI Gym 和 TensorFlow 来训练一个 机器人；进行深度强化学习的算法实践等等...

如果你是一个强化学习算法或者人工智能的开发者，想从零开始接触最前沿的强化学习基础，或者想重新利用python对强化学习算法进行实践，那么我强烈推荐你看下这本书，敲下书中的代码!

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