# 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: 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: 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/)