本書特色
◎用簡單的範例理解複雜的強化學習概念
◎用幽默的語言跨過強化學習的門檻
內容簡介
本書從「零」開始，以 PyTorch框架為基礎，介紹深度學習和強化學習的技術與技巧，沒有學過微積分等高級理論的程式師也能夠讀得懂、學得會。配合漫畫插圖來調節閱讀氣氛，並在每個原理說明的部分提供比較和實例說明。
作者使用具有高中數學基礎的讀者就能夠了解的語言，和讀者分享如何用深度學習的利器PyTorch來完成人工智慧機器人自我進化的完整過程。
即使是不懂強化學習的讀者，都能透過本書完成屬於自己的簡單、實用的小專案。
全書重點如下：
 涵蓋最重要的深度學習數學基礎，但又不會過於繁雜
 不止強化學習，從深度學習開始著手，完整理論及實作
 完整DNN、CNN、RNN、LSTM說明及實作，打下紮實基礎
 RL完整演算法實作，包括Q-Learning、DQN、SARSA、Policy Gradient、A3C、UNREAL模型
 Model-based, Model-free、OnLine, Off-line learning完全說明
 NEAT演算法、遺傳演算法實作，OpenAI的gym、SerpentAI實作
 讓AI幫你打星海爭霸、刀塔II
 AlphaGo、以及更強大的AlphaGo Zero原理完全解析
本書主要內容：
■ 第1章~第5章，傳統強化學習的研究目標與脈絡，主要介紹如何從一個程式設計師的角度了解強化學習最為輕鬆，偏重於了解方式的誘導。
■ 第6章~第11章，本書的核心內容，介紹深度學習的原理、PyTorch架構的基礎及深度強化學習的常用演算法模型。
■ 第12章~第15章，有關擴充性的知識。例如，其他有助訓練模型的演算法想法，協力廠商工具外掛程式，可供實驗的環境，一些有趣的強化學習演算法和觀點，甚至模型落地過程中的最佳化與壓縮。
■ 附錄A 詳細記載本書相關的各種軟體環境的安裝和設定過程。
適合讀者群：對深度學習和強化學習有興趣的初學者，或相關技術人員。