布兰登·布朗（Brandon Brown）
人物简介：
Alexander Zai曾担任Codesmith（一个沉浸式的编码训练营）首席技术官和技术顾问、Uber 软件工程师、Bonjo和亚马逊AI机器学习工程师，他也是开源深度学习框架Apache MXNet的贡献者。此外，他还是两家公司的联合创始人，其中一家曾是Y-combinator的参与者。
Brandon Brown从很小的时候就开始编程，大学期间做过兼职软件工程师，但最终选择投身医疗行业（在此期间，他在医疗保健科技领域担任软件工程师）。受深度强化学习的启发，他近期专注于计算精神病学的研究。
深度强化学习实战书籍相关信息
- ISBN：9787115576361
- 作者：李晗 / 亚历山大 · 扎伊（Alexander Zai） / 布兰登·布朗（Brandon Brown）
- 出版社：中国工信出版集团 人民邮电出版社
- 出版时间：2023-3
- 页数：320
- 价格：119.80元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：异步图书深度学习系列
- 原作名：Deep Reinforcement Learning in Action
- 适合人群：适合计算机科学、人工智能、机器学习领域的专业研究人员、学生以及对该领域有浓厚兴趣的爱好者阅读。同时也适合有编程基础，想要将深度学习应用于实际问题的工程师和技术人员。
- TAG：人工智能 / 深度学习 / 机器学习 / 程序设计 / 强化学习 / 算法工程 / 算法实战
- 豆瓣评分：8.3
- 更新时间：2025-05-10 03:22:35
内容简介：
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。
本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。
本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。
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