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4.人工智能/4.6.9.2基础资料推荐.md
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# 深度强化学习基础资料推荐
1. 书籍：周志华《机器学习》（西瓜书）关于强化学习的部分，作为概念引导和初步理解。
2. 书籍：Sutton《Reinforcement Learning》，强化学习圣经，推荐作为参考书查阅而不是硬啃。
3. 网课：王树森《Deep Reinforcement Learning》，课件是英文的授课是中文的，概念讲的非常清楚而且形象，强推。
Github课件链接：<https://github.com/wangshusen/DRL>
网课链接：[深度强化学习-王树森(Youtube)](https://www.youtube.com/watch?v=vmkRMvhCW5c&list=PLvOO0btloRnsiqM72G4Uid0UWljikENlU)。
4. 网课：CS285，无论是csdiy还是主流资料推荐的网课，但是笔者的英语听力不怎么能跟上老师上课的语速，也没有找到有中文字幕的版本，推荐作为进阶资料使用。
项目链接：[CS285:Deep Reinforcement Learning](http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/)
5. 书籍+网课+实操：张伟楠《Hands On RL》（动手学强化学习），有书+有代码+有网课，不错的整合。但是配套网课质量只能说还可以，代码可以看看。
Github主页：<https://github.com/boyu-ai/Hands-on-RL>
电子书版：[动手学强化学习](https://hrl.boyuai.com/chapter/intro)
网课链接：[伯禹学习平台](https://www.boyuai.com/elites/course/xVqhU42F5IDky94x/lesson/O1N8hUTUb4HZuchPSedea)
6. 项目：OpenAI Spinning up，强推，动手做项目以及体会强化学习的快乐才是真谛所在。
项目主页：[OpenAI Spinning up](https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html)
7. 资源：机器之心 SOTA!模型资源站，一站式查看原理+概论+代码+论文原文。
网站主页：[机器之心 SOTA!](https://www.jiqizhixin.com/columns/sotaai)
8. 论坛：RLChina，讲课的确实都是大牛，但是感觉略有枯燥。有时间表安排，适合希望自律、有规划地学习的同学。
论坛主页：[RLChina](http://rlchina.org/)