深度强化学习核心算法与应用

在人工智能迅猛发展的今天，深度强化学习作为决策智能的重要途径，已经展现出巨大的应用潜力。然而，面对复杂且快速发展的知识体系，初学者往往感到无从下手。《深度强化学习核心算法与应用》一书旨在帮助读者构建完整的知识体系，让读者能够轻松入门并掌握强化学习的核心算法，从而在人工智能领域有所建树。

陈世勇是腾讯游戏AI研究中心的一位高级算法研究员，他拥有南京大学机器学习与数据挖掘研究所的学位，主要研究领域包括强化学习和分布式机器学习。他在国际知名会议和期刊上发表过多篇学术论文，显示了深厚的研究能力。陈世勇于大规模强化学习在游戏AI和推荐系统中的应用有丰富经验，他主导过多个强化学习AI项目，比如为多款游戏开发智能系统，以及负责“淘宝锦囊”的强化学习推荐项目。此外，他还参与了虚拟淘宝项目的研发工作。这些经历无疑证明了他在实际项目中将理论转化为落地应用的技能。

《深度强化学习核心算法与应用》这本书深入浅出地介绍了强化学习的基本概念和算法，并通过实际项目案例展示了强化学习在游戏领域的应用。它不仅适合初学者入门，还为AI工程师提供了宝贵的指导，帮助他们在实际工作中应用深度强化学习。书中对常用算法和应用的深入探讨，使读者能够全面了解强化学习的最新研究进展和实际应用。

对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的初学者
希望在AI领域有所发展的工程师和研究者
想要了解深度强化学习在游戏领域应用的读者
希望掌握强化学习核心算法的AI从业者。