强化学习书籍，强化学习经典教材及课程推荐

强化学习书籍？一、入门学习书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》作者：Richard Sutton（University of Alberta教授，强化学习创立者之一）特点：业内公认的经典入门教材，涵盖基本知识和基础算法，包含应用实例。不足：撰写时间较早，理论完备性略有不足，那么，强化学习书籍？一起来了解一下吧。

强化学习经典教材及课程推荐

《Easy RL：强化学习教程》是一本豆瓣评分9.2、GitHub 3.3k星的强化学习入门书，被称为“强化学习最好入门书”，由硕士在读学生编著，通过开源协作优化升级后出版，获业内多位大咖推荐。

书名由来与作者背景

书名中的“蘑菇”寓意读者能像采蘑菇一样轻松入门强化学习，像马里奥一样愈加强大，在人工智能领域有所收获。

作者王琦、杨毅远、江季均为硕士在读学生、Datawhale成员，他们根据自学强化学习公开课的理解整理优化出这本“蘑菇书Easy RL”。最初在GitHub发布学习笔记，9个月内获3.3k+ GitHub Star和1w+下载。

内容来源与涵盖要点

主要内容源自B站3门累计播放量破百万的强化学习课程，包括李宏毅“深度强化学习”、周博磊“强化学习纲要”、李科浇“世界冠军带你从零实践强化学习”。

提取3门公开课精髓：从李宏毅老师的课程整理策略梯度、近端策略优化等；从周博磊老师的课程凝练强化学习绪论、马尔可夫决策过程；从李科浇老师的课程总结表格型方法、深度确定性策略梯度。

结合编著者自身学习体验强调、阐释和引申重点难点，让学习者“学得快、少踩坑”。

有哪些强化学习的书值得推荐?

强化学习经典教材及课程推荐如下：

书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》

作者：Richard Sutton（University of Alberta教授，强化学习创立者之一）

特点：业内公认的经典入门教材，涵盖基本知识和基础算法，包含应用实例。

不足：撰写时间较早，理论完备性略有不足，对2010年后的深度化算法进展介绍较少。

链接：Reinforcement Learning: An Introduction

课程：《Reinforcement Learning》

主讲：David Silver（谷歌DeepMind博士）

特点：课程框架沿用Sutton的教材，配合书籍听课更易入门，适合初学者。

链接：David Silver的强化学习课程

课程：《Deep Reinforcement Learning》

主讲：Shusen Wang（史蒂文斯理工学院博士）

特点：通过生动例子和简洁语言讲解基本概念与算法原理，抛弃繁复数学，直接给出易理解结论。

《Datawhale强化学习教程》出版了！

强化学习-从入门到高手的进阶学习路线

一、入门学习

1. 书籍

《Reinforcement Learning: An Introduction》：由University of Alberta的Richard Sutton教授撰写，是强化学习领域的经典入门教材。该书涵盖了强化学习的基本知识和基础算法，包括一定数量的应用实例，非常适合新手入门。但需要注意的是，由于撰写时间较早，部分知识可能略显陈旧，对2010年之后的深度化算法进展介绍较少。

2. 课程

《Reinforcement Learning》：由谷歌DeepMind的David Silver博士主讲，课程框架大致沿用了Richard Sutton的书籍，配合该书听课，几乎无违和感，更容易入门。该课程适合初学者进入强化学习领域。

《Deep Reinforcement Learning》：由史蒂文斯理工学院Shusen Wang博士主讲，课程通过生动有趣的例子和简洁有力的语言，讲解强化学习的基本概念以及算法原理。

强化学习-从入门到高手的进阶学习路线

CV（计算机视觉）、ML（机器学习）、DL（深度学习）、RL（强化学习）相关学习资料整理如下：

书籍：

冈萨雷斯《数字图像处理》：经典教材，涵盖图像处理基础理论（滤波、变换、形态学操作等），适合入门与进阶。

李飞飞CS231n课程《Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》：斯坦福大学公开课，聚焦CNN在视觉任务中的应用，配套实验与前沿论文解读。

实践资源：

Caffe深度学习框架：提供计算机视觉任务（如图像分类、目标检测）的预训练模型与代码示例。

TensorFlow/PyTorch官方文档：支持CV模型（如ResNet、YOLO）的实现与部署。

课程：

吴恩达MOOC《机器学习》：系统讲解监督学习、无监督学习、支持向量机等基础算法，适合零基础学习者。

台大林轩田MOOC《机器学习基石》：从概率与统计角度阐述ML理论，强调数学推导与直观理解。

关于CV、ML、DL、RL的一些资料

从头开始学习强化学习技术，可按照入门、进阶、高阶三个阶段规划学习路径，结合经典教材、系统课程与实践资源逐步深入。以下是具体学习方案：

目标：掌握强化学习核心概念（如马尔可夫决策过程、奖励、策略、值函数）、基础算法（Q-Learning、SARSA、Policy Gradient）及简单应用场景。推荐资源：

书籍：

《Reinforcement Learning: An Introduction》（Richard Sutton）：强化学习领域“圣经”，系统讲解基础理论与应用实例，适合新手建立知识框架。

《Easy RL 强化学习教程》（王琦等）：中文教程，语言通俗，配套代码示例，适合快速上手。

课程：

《Reinforcement Learning》（David Silver，DeepMind）：课程结构与Sutton教材高度契合，通过案例讲解算法实现，适合初学者。

《Deep Reinforcement Learning》（Shusen Wang，史蒂文斯理工学院）：弱化数学推导，强调直观理解，适合快速建立体系认知。

以上就是强化学习书籍的全部内容，推荐强化学习书籍：1、《动手学强化学习》：本书是理论与实践并重的入门书籍。包含强化学习基础、进阶和前沿三个部分，系统地介绍了强化学习原理及实现。书中的每一个章节都包含Python Notebook，包括概念定义、理论分析、算法过程和代码，方便读者深入理解。适合高校学生、教师，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。