«Розбираємо глибоке навчання з підкріпленням» — детальний курс із reinforcement learning, який поєднує математику, нейронні мережі та реальні проєкти на Python. Книга пояснює, як навчати агентів діяти в складних середовищах, приймати рішення, оптимізувати винагороди та взаємодіяти зі світом.
Основні теми:
- основи підкріплювального навчання: Markov Decision Process, політики, V- та Q-функції;
- глибокі нейронні мережі для RL (DQN, Actor-Critic, PPO, A3C);
- симулятори, середовища OpenAI Gym;
- моделювання агентів у середовищах зі складною динамікою;
- реальні приклади, код на Python, повноцінні проєкти.
Книга підходить студентам, інженерам з машинного навчання, дослідникам та розробникам, які хочуть освоїти один із найперспективніших напрямів AI.