掌握深度强化学习：使用OpenAI Gym与PyTorch开发智能代理

资源摘要信息:"Hands-On Intelligent Agents with OpenAI Gym" 本书主要介绍了如何使用OpenAI Gym库来编写智能代理，并且深入讲解了使用PyTorch构建深度强化学习代理的过程。OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，它提供了各种环境，以便研究者和开发人员可以快速开发并测试他们的智能代理。 在本书中，你会首先了解智能代理和学习环境的基础知识。接着，作者将引导你深入了解强化学习和深度强化学习的概念和理论，为后续章节的学习打下坚实的理论基础。在第10章中，作者将探讨一些先进的学习算法，如DDPG（演员-评论家模型）、PPO（概率策略梯度）和Rainbow（基于价值的方法），这些算法是当前深度强化学习领域的前沿技术。 本书不仅涵盖了理论知识，还提供了大量的代码示例和实践操作，帮助读者在实践中加深理解。特别是使用PyTorch实现的智能代理来解决经典的AI问题，如玩Atari等控制台游戏，以及使用CARLA驾驶模拟器执行自动驾驶等任务。这不仅让读者能够理解理论，还能够通过实践来掌握技术。 本书的标签"deep-reinforcement-learning"、"openai-gym"、"pytorch"、"dqn"、"learning-agents"、"actor-critic"、"pytorch-a3c"、"intelligent-agents"、"advantage-actor-critic"、"carla-simulator"、"pytorch-carla"、"carla-driving-simulator"和"Python"，这些标签精确地涵盖了书中所涉及的技术领域和工具，使读者可以更清晰地了解书中内容。 最后，如果你在工作中使用本书中的代码示例或想引用本书，你可以按照如下格式引用：@book { Palanisamy:2018:HIA:3285236，其中作者为Praveen Palanisamy，书名是《Hands-On Intelligent Agents with OpenAI Gym》，并且给出了对应的出版年份和ISBN。 通过阅读本书，你将掌握使用OpenAI Gym和PyTorch开发智能代理的技能，同时也能够理解并应用深度强化学习中的先进算法，为解决复杂问题提供有效的AI解决方案。