书籍：Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
作者：Zhiqing Xiao
出版：Springer
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
01 书籍介绍
本书是一本关于强化学习的教程书籍，书中不仅详细讲解了相关理论，也探讨了实际应用。
本书从统一的数学框架出发，系统地推导出现代强化学习的理论，并介绍了所有主流的强化学习算法，如PPO（近端策略优化）、SAC（软性演员-评论家算法）和MuZero。此外，书中还涵盖了GPT训练的关键技术，包括RLHF（基于人类反馈的强化学习）、IRL（逆向强化学习）和PbRL（基于性能的强化学习）。
每一章都配有高质量的代码实现，深度强化学习算法的实现同时提供了TensorFlow和PyTorch两个版本。代码及其运行结果可以在GitHub上找到，并且可以在普通的笔记本电脑上运行，无论使用的是Windows、macOS还是Linux操作系统。
本书面向希望系统学习强化学习并将其应用于实际问题的读者，同时也非常适合那些在前沿人工智能研究中寻找理论基础或算法改进的学术研究人员。
02 作者简介
肖智清博士于2016年在清华大学获得博士学位，在数据分析和人工智能领域拥有超过15年的学术研究和工业实践经验。他是两本中文畅销AI书籍《强化学习：原理与 Python 实现》和《神经网络与PyTorch实战》的作者，并发表了多篇学术论文。他还为开源软件Gym的最新版本做出了贡献。
03 书籍大纲
