📚 书籍亮点
《Reinforcement Learning in Practice》是一本聚焦实际应用的强化学习入门书籍，适合希望将理论转化为代码的开发者。以下是其核心特色：
- 实战导向：通过Python代码示例（如TensorFlow、PyTorch）实现经典算法（Q-learning, DQN等）
- 案例丰富：包含游戏AI、机器人控制、推荐系统等真实场景应用
- 可视化教学：提供算法流程图与训练过程示意图（如收敛曲线、状态转移图）
🧠 学习建议
- 先掌握基础概率与线性代数知识
- 通过AI学习路径了解相关技术栈
- 搭建实验环境（推荐使用Colab或本地Jupyter Notebook）