本書首先介紹深度強化學習的基礎(chǔ)知識以及TensorFlow 2.x的**主要版本。隨后介紹OpenAI Gym、基于模型的RL和無模型的RL，并學習如何開發(fā)基本代理。深入介紹發(fā)現(xiàn)如何實施高級深度強化學習算法，例如行動者批評、深度確定性策略梯度、深度Q網(wǎng)絡(luò)、近端策略優(yōu)化以及深度循環(huán)Q網(wǎng)絡(luò)，以訓練RL代理。同時，本書通過構(gòu)建用于自動完成任務(wù)的加密貨幣交易代理，股票/股票交易代理和智能代理等實例，探索現(xiàn)實世界中的強化學習。最后，本書介紹如何使用TensorFlow 2.x將深度強化學習代理部署到云并構(gòu)建跨平臺應(yīng)用程序。