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本書理論完備，涵蓋主流非深度強化學習演算法和深度強化學習演算法；實戰性強，基于Python、Gym、TensorFlow 2等構建，并有AlphaZero等綜合案例，全書共12章，主要內容如下，
第1章：介紹強化學習的基礎知識與強化學習環境庫Gym的使用，并給出完整的編程實體，
第2～9章：介紹強化學習的理論知識，以Markov決策程序為基礎模型，覆寫了所有主流強化學習理論和演算法，包括資格跡等經典演算法和深度確定性梯度策略等深度強化學習演算法，所有章節都提供了與演算法配套的Python程式，使讀者完全掌握強化學習演算法的原理與應用，
第10～12章：介紹了多個熱門綜合案例，包括電動游戲、棋盤游戲和自動駕駛，演算法部分涵蓋了在《自然》《科學》等期刊上發表的多個深度強化學習明星演算法，包括AlphaGo的全新改進版AlphaZero，
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