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| 本文作者： 我在思考中 | 2022-04-19 09:38 |
作者 | Ailleurs
在過(guò)去十多年的發(fā)展中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能檢測(cè)和智能預(yù)測(cè)類的人工智能技術(shù)快速發(fā)展。例如，在門(mén)禁系統(tǒng)中應(yīng)用的人臉活體檢測(cè)、在個(gè)性化信息流推薦中應(yīng)用的用 戶興趣預(yù)測(cè)已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡募夹g(shù)。如今，在這些成熟的人工智能技術(shù)基礎(chǔ)上， 服務(wù)于決策智能的技術(shù)變得越來(lái)越重要，這背后對(duì)應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域下的一個(gè)分支——強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
目前強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在機(jī)器人控制、游戲智能、智慧城市、推薦系統(tǒng)、能源優(yōu)化等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，發(fā)展前景廣闊，業(yè)界對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)人才的需求量也與日俱增。
但是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的普及教育較為滯后，不少高校仍未開(kāi)設(shè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程，學(xué)生迫切需要一條系統(tǒng)學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的專業(yè)路徑。
近日，上海交大ACM班的俞勇團(tuán)隊(duì)結(jié)合多年研究與教學(xué)，推出了一本強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門(mén)書(shū)——《動(dòng)手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)》，號(hào)稱理論能講透、代碼能跑通、實(shí)驗(yàn)可復(fù)現(xiàn)，立即在社區(qū)內(nèi)引起了廣泛關(guān)注。
針對(duì)該杰作，AI科技評(píng)論也特地聯(lián)系了該書(shū)的作者之一、上海交大副教授、青橙獎(jiǎng)和吳文俊優(yōu)青獲得者張偉楠，向他了解了此書(shū)背后的故事（見(jiàn)文末）。
如果你想“入坑”強(qiáng)化學(xué)習(xí)，那這本書(shū)絕對(duì)不可錯(cuò)過(guò)～
張偉楠，上海交通大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師，ACM班機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程授課老師，吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)、達(dá)摩院青橙獎(jiǎng)得主，獲得中國(guó)科協(xié)“青年人才托舉工程”支持。他的科研領(lǐng)域包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)以及這些技術(shù)在推薦系統(tǒng)、搜索引擎、文本分析等場(chǎng)景中的應(yīng)用。他在國(guó)際一流會(huì)議和期刊上發(fā)表了100余篇相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文，于2016年在英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）計(jì)算機(jī)系獲得博士學(xué)位。
沈鍵，上海交通大學(xué)APEX實(shí)驗(yàn)室博士生，師從俞勇教授，研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘。在攻讀博士期間，他以第一作者身份發(fā)表機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際頂級(jí)會(huì)議NeurIPS、AAAI論文，參與發(fā)表多篇機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際頂級(jí)會(huì)議（包括ICML、IJCAI、SIGIR、KDD、AISTATS等）論文，并擔(dān)任多個(gè)國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和SCI學(xué)術(shù)期刊的審稿人。
俞勇，享受?chē)?guó)務(wù)院特殊津貼專家，國(guó)家級(jí)教學(xué)名師，上海交通大學(xué)特聘教授，APEX實(shí)驗(yàn)室主任，上海交通大學(xué)ACM班創(chuàng)始人。俞勇教授曾獲得首批“國(guó)家高層次人才特殊支持計(jì)劃”教學(xué)名師、“上海市教學(xué)名師獎(jiǎng)”“全國(guó)師德標(biāo)兵”“上海交通大學(xué)校長(zhǎng)獎(jiǎng)”和“最受學(xué)生歡迎教師”等榮譽(yù)。他于2018年創(chuàng)辦了伯禹人工智能學(xué)院，在上海交通大學(xué)ACM班人工智能專業(yè)課程體系的基礎(chǔ)上，對(duì)AI課程體系進(jìn)行創(chuàng)新，致力于培養(yǎng)卓越的AI算法工程師和研究員。
本書(shū)系統(tǒng)地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理和實(shí)現(xiàn)，理論扎實(shí)且落地性強(qiáng)。對(duì)于初探強(qiáng)化學(xué)習(xí)的讀者來(lái)說(shuō)，本書(shū)不僅能夠幫助你理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法原理，提高代碼實(shí)踐能力，更能讓你了解自己是否喜歡決策智能這個(gè)方向，從而更好地決策未來(lái)是否從事人工智能方面的研究和實(shí)踐工作。
這本書(shū)的內(nèi)容一共包括3個(gè)部分：
第一部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念和表格型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法；
第二部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階，討論深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思維方式、深度價(jià)值函數(shù)和深度策略學(xué)習(xí)方法；
第三部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿，介紹學(xué)術(shù)界在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要關(guān)注方向和前沿算法。
同時(shí)，本書(shū)理論與實(shí)踐并重，在介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論的同時(shí)，還提供了配套的線上代碼實(shí)踐平臺(tái)，展示源碼的編寫(xiě)和運(yùn)行過(guò)程，能夠讓讀者進(jìn)一步掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行機(jī)制。
本書(shū)適合各類對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)感興趣的人群。如果你是學(xué)生，你可以通過(guò)這本書(shū)中提供的一條自學(xué)捷徑，成功入門(mén)強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域。如果你是高校教師，你也可以將這本書(shū)作為教材，開(kāi)設(shè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程。如果你是程序員，那么你可以通過(guò)這本書(shū)中的理論和實(shí)戰(zhàn)，落地強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
本書(shū)目錄如下：
那么這本書(shū)的主要亮點(diǎn)有哪些呢？
第一，這本書(shū)注重理論基礎(chǔ)，兼顧公式推導(dǎo)。做好公式推導(dǎo)，才能熟練編寫(xiě)代碼和理解算法，本書(shū)提供了超清晰的公式推導(dǎo)過(guò)程，讓新手不用再經(jīng)歷“公式不知道用在哪里，公式不知道怎么推導(dǎo)出”的抓狂體驗(yàn)。
第二，這本書(shū)中注釋清晰，代碼實(shí)戰(zhàn)的落地性極強(qiáng)，“動(dòng)手學(xué)”的思維很清晰。書(shū)中提供的代碼都是基于 Python 3 編寫(xiě)的，而且代碼在涉及自動(dòng)求導(dǎo)時(shí)皆使用目前比較受歡迎的 PyTorch 框架實(shí)現(xiàn)。每一章的內(nèi)容都提供了Jupyter Notebook鏈接，可以在線直接運(yùn)行。
第三，本書(shū)配套資源豐富。作者團(tuán)隊(duì)為這本書(shū)錄制了在線視頻，使得學(xué)員可以兼顧教材和網(wǎng)課來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)地學(xué)習(xí)，課后練習(xí)和在線答疑也可以幫助同學(xué)鞏固所學(xué)知識(shí)，提高學(xué)習(xí)效率。
這樣一本強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門(mén)佳作也獲得了圖靈獎(jiǎng)得主John Hopcroft、李沐、俞揚(yáng)、張志華、汪軍、李航等多位業(yè)內(nèi)大咖的強(qiáng)烈推薦：
AI科技評(píng)論就本書(shū)的編寫(xiě)緣由、編寫(xiě)過(guò)程、內(nèi)容亮點(diǎn)、學(xué)習(xí)建議等方面，對(duì)本書(shū)的編者之一張偉楠副教授進(jìn)行了采訪，整理如下。
AI科技評(píng)論：你們最初是怎么有編寫(xiě)這本書(shū)的想法的？從開(kāi)始編寫(xiě)到完稿花了多長(zhǎng)時(shí)間？
張偉楠：我本人長(zhǎng)期做強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面的研究，也在上海交通大學(xué)講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程。本書(shū)三位作者所在的上海交通大學(xué)APEX數(shù)據(jù)和知識(shí)管理實(shí)驗(yàn)室（簡(jiǎn)稱APEX實(shí)驗(yàn)室）有一個(gè)30人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究組。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究其實(shí)門(mén)檻比較高，一方面它對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)要求高，另一方面它的實(shí)驗(yàn)總是比較難做成功，很多時(shí)候需要付出很多努力才能復(fù)現(xiàn)論文實(shí)驗(yàn)結(jié)果或者做出新的實(shí)驗(yàn)突破。因此我也經(jīng)常開(kāi)玩笑說(shuō)：要做好強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究，你需要數(shù)學(xué)好，編程好，還要品格好。最后的“品格好”是指需要具備實(shí)事求是的態(tài)度和持之以恒的韌性，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)調(diào)不出來(lái)時(shí)還能細(xì)心檢查bug，在實(shí)驗(yàn)跑了一周還沒(méi)起色時(shí)，愿意再堅(jiān)持幾天，在最終意識(shí)到自己方法確實(shí)不work時(shí)，能坦然面對(duì)，重新設(shè)計(jì)算法。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)組的師生們相互幫助，促進(jìn)研究效率提升，也為帶剛剛進(jìn)組的新同學(xué)“避坑”，就慢慢沉淀出了一份強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的代碼。而真正想到把強(qiáng)化學(xué)習(xí)代碼整理公布出來(lái)，是有一位外校的研究生跟我討論時(shí)說(shuō)，他們實(shí)驗(yàn)室只有2位同學(xué)做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究課題，問(wèn)我如何才能做好強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究和實(shí)驗(yàn)。我當(dāng)時(shí)想了想，覺(jué)得他的情況可能確實(shí)比較難一點(diǎn)，因?yàn)闆](méi)有足夠的同學(xué)一起研究強(qiáng)化學(xué)習(xí)，很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論可能會(huì)理解不夠深入，很多實(shí)驗(yàn)方面的“坑”沒(méi)有被趟過(guò)，于是就比較難以入門(mén)，進(jìn)入研究深水區(qū)。因此，如果能有一本材料，能把強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論講透，并且把相關(guān)的實(shí)現(xiàn)代碼就穿插在理論算法講解中，那么學(xué)習(xí)起來(lái)可能就會(huì)更加容易體會(huì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理。更重要的是，這些代碼要能夠直接跑通，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以復(fù)現(xiàn)，這樣就能體會(huì)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法是如何work的。
當(dāng)時(shí)正好ACM班學(xué)長(zhǎng)李沐的《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》剛剛出版，每一個(gè)章節(jié)對(duì)應(yīng)的Jupyter Notebook很適合邊學(xué)理論邊跑代碼，受到了業(yè)界廣泛的好評(píng)，我也就決定嘗試整理APEX實(shí)驗(yàn)室的強(qiáng)化學(xué)習(xí)代碼和相關(guān)的講解材料，寫(xiě)出這本《動(dòng)手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)》。
第一稿完成花了接近一年的時(shí)間，但是仍然比較粗糙。部分內(nèi)容對(duì)于初學(xué)者還是比較困難。我將部分章節(jié)的Jupyter Notebook作為教輔內(nèi)容以及代碼小作業(yè)發(fā)放給我講授的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程的學(xué)生們，并請(qǐng)他們反饋相關(guān)的改善建議，進(jìn)一步迭代代碼和文字材料。在迭代了2020和2021兩年的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課之后，我們認(rèn)為現(xiàn)在的版本差不多可以出版了。當(dāng)然本書(shū)可能還是會(huì)有不少可以改進(jìn)的點(diǎn)，還請(qǐng)各位讀者多多反饋修改意見(jiàn)，我們十分感激！
AI科技評(píng)論：你之前曾在RLChina夏令營(yíng)和上海交大講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程，從你的經(jīng)驗(yàn)看，不同類型的學(xué)生們會(huì)比較關(guān)注哪些內(nèi)容？你們?nèi)绾螢槌鯇W(xué)者設(shè)計(jì)一個(gè)漸進(jìn)式的學(xué)術(shù)和項(xiàng)目的學(xué)習(xí)路線，又如何根據(jù)反饋來(lái)完善這本教材的？
張偉楠：我在上海交通大學(xué)給致遠(yuǎn)學(xué)院ACM班和電院AI試點(diǎn)班的同學(xué)講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)，由于學(xué)生的專業(yè)和本課程內(nèi)容很貼合，因此學(xué)生對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理部分關(guān)注較多。在夏令營(yíng)中獲得學(xué)生的反饋更多來(lái)自如何在各種各樣的領(lǐng)域用好強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，當(dāng)然也有不少本專業(yè)的學(xué)生對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)本身的研究十分了解。對(duì)于來(lái)我們APEX實(shí)驗(yàn)室的強(qiáng)化學(xué)習(xí)初學(xué)者，我建議的學(xué)習(xí)路線是：
1. 先學(xué)習(xí)UCL David Silver的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程：https://www.davidsilver.uk/teaching/
這是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，不太包含深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的部分，但對(duì)后續(xù)深入理解深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)十分重要。
2. 然后學(xué)習(xí)UC Berkeley的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程：http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
3. 最后可以可以挑著看OpenAI 的夏令營(yíng)內(nèi)容：https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures
當(dāng)然，如果希望學(xué)習(xí)中文的課程，我推薦的是：
1. 我本人在上海交通大學(xué)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程： https://www.boyuai.com/rl
2. 周博磊老師的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程：https://www.bilibili.com/video/BV1LE411G7Xj
AI科技評(píng)論：你們認(rèn)為，初學(xué)者學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的難點(diǎn)在哪里？本書(shū)希望幫助學(xué)生解決學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過(guò)程中遇到的哪些難點(diǎn)，這些思考是否與你自己之前的強(qiáng)化學(xué)習(xí)經(jīng)歷有關(guān)？
張偉楠：傳統(tǒng)課堂講授的內(nèi)容比較深?yuàn)W，與動(dòng)手實(shí)踐的差距會(huì)比較大。課后自己做一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)代碼實(shí)驗(yàn)，可能不知如何下手，并且實(shí)驗(yàn)過(guò)程中需要注意的細(xì)節(jié)較多。這也是《動(dòng)手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)》這本書(shū)希望彌補(bǔ)的gap。讀者在看完一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的一段文字和公式講解后，馬上就可以看到對(duì)應(yīng)代碼塊——代碼中的變量名和前面公式中的符號(hào)一致，函數(shù)名也和前面文字中提到的方法名一致；代碼塊可以直接在Jupyter Notebook上運(yùn)行，跑出書(shū)里的結(jié)果——這樣就加速讀者通過(guò)代碼學(xué)習(xí)對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理的更加深入的理解。
我自己學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的經(jīng)歷主要是2013年在UCL讀博期間上了David Silver老師的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程，后續(xù)又在微軟劍橋研究院師從Thore Graepel做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究實(shí)習(xí)生（后來(lái)這些老師和實(shí)習(xí)生幾乎都去了DeepMind）。實(shí)話說(shuō)，當(dāng)時(shí)學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)我是覺(jué)得比機(jī)器學(xué)習(xí)要吃力的，主要就是上面講到的那樣，原理講解和代碼實(shí)踐差距較大，學(xué)習(xí)了課程和論文后，以為自己理解原理了，但寫(xiě)代碼時(shí)就總會(huì)碰到各種問(wèn)題。
AI科技評(píng)論：在寫(xiě)這本書(shū)的過(guò)程中，你是否對(duì)學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的竅門(mén)、前景等有了新的認(rèn)知？
張偉楠：通過(guò)APEX實(shí)驗(yàn)室和強(qiáng)化學(xué)習(xí)課堂的學(xué)生們的反饋來(lái)看，這種Jupyter Notebook的學(xué)習(xí)材料是可以有效幫助提升對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理和代碼理解效率的形式。希望這本書(shū)能夠幫助更多人入門(mén)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
AI科技評(píng)論：這本書(shū)中，你認(rèn)為最精彩/最有特色的是哪一部分？
張偉楠：我比較注重強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇的講解，相信讀者在充分掌握了基礎(chǔ)篇后，后面的進(jìn)階篇和前沿篇就會(huì)學(xué)得更加容易。因此本書(shū)的基礎(chǔ)篇其實(shí)是我最滿意的部分。例如在馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）的章節(jié)中，我們?cè)诮榻B了MDP的基礎(chǔ)知識(shí)后，引入了占用度量（Occupancy Measure）概念的講解，通過(guò)概念、原理和代碼實(shí)驗(yàn)的講解，讓讀者深入理解一個(gè)策略和一個(gè)MDP交互行程的數(shù)據(jù)分布是什么樣子，以及體會(huì)為什么一個(gè)策略一旦改變了，那么占用度量就會(huì)跟著改變。這樣就講清楚了為什么強(qiáng)化學(xué)習(xí)比有監(jiān)督學(xué)習(xí)難度更大的原因——智能體學(xué)習(xí)過(guò)程中，隨著策略不算更新，它面臨的數(shù)據(jù)分布（也即是占用度量）會(huì)隨之改變。
AI科技評(píng)論：本書(shū)的封面是有什么具體的意思嗎？
張偉楠：本書(shū)的封面描繪的是一個(gè)機(jī)器人站在懸崖邊，準(zhǔn)備決定之后該如何行走。這其實(shí)對(duì)應(yīng)本書(shū)中用到的一個(gè)典型強(qiáng)化學(xué)習(xí)案例Cliff Walking（懸崖漫步），不同的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法會(huì)讓機(jī)器人走出風(fēng)險(xiǎn)和收益不同的路線。
《動(dòng)手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)》封面圖
AI科技評(píng)論：這本書(shū)采取了類似ACM班以在線 Jupyter Notebook 的形式為學(xué)生提供課程輔助材料和代碼小作業(yè)的方式，在學(xué)習(xí)者規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)你們采取了哪些措施來(lái)加強(qiáng)學(xué)習(xí)體驗(yàn)？
張偉楠：我鼓勵(lì)學(xué)員們加入我們?cè)诓韺W(xué)習(xí)平臺(tái)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程中（ https://www.boyuai.com/rl），本課程是全免費(fèi)的。上面除了有我在上海交通大學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)課的視頻，還有在線可以完成的課后習(xí)題，以及學(xué)員們就本節(jié)知識(shí)點(diǎn)做出的思維導(dǎo)圖和問(wèn)答討論。這樣可以幫助學(xué)員們?cè)诮處熧Y源相對(duì)少的情況下，仍然具備較高的學(xué)習(xí)效率。
AI科技評(píng)論：這本書(shū)的定位是什么，可以推薦其他可以與這本書(shū)互補(bǔ)的配套學(xué)習(xí)書(shū)籍嗎？
張偉楠：本書(shū)可以作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程的教材，也可以作為偏代碼學(xué)習(xí)和練習(xí)的教輔材料。適合配套的原理講解的書(shū)籍如下：
1. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. "Reinforcement Learning: An Introduction (Second Edition) ." MIT Press, 2018.
2. 俞凱[譯].《強(qiáng)化學(xué)習(xí)（第2版）》.電子工業(yè)出版社，2019.
3. 王琦、楊毅遠(yuǎn)、江季.《Easy RL 強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程》. 人民郵電出版社，2022.
AI科技評(píng)論：俞勇老師在本書(shū)的編寫(xiě)中給與了哪方面的指導(dǎo)？團(tuán)隊(duì)目前是否還有其他類似的教材和課程的推進(jìn)項(xiàng)目？
張偉楠：俞勇教授在ACM班的培養(yǎng)方案中對(duì)動(dòng)手實(shí)踐能力的培養(yǎng)力度比較大，學(xué)生從大一到大三，每個(gè)學(xué)期都會(huì)有編程類的大作業(yè)。充分鍛煉計(jì)算機(jī)人才獨(dú)當(dāng)一面的動(dòng)手能力，這成就了ACM班學(xué)生在畢業(yè)后編寫(xiě)出了MXNet、XGBoost、TVM、PS、DGL、Hotstuff等具有重要影響力的項(xiàng)目。在作者團(tuán)隊(duì)構(gòu)思和編寫(xiě)《動(dòng)手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)》這本書(shū)的過(guò)程中，俞勇教師關(guān)注最多的就是通過(guò)這種新型學(xué)習(xí)材料呈現(xiàn)形式，讀者是否能真正更好地掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理和提升動(dòng)手實(shí)踐能力?？梢哉f(shuō)，本書(shū)的具體形式就是俞勇教授塑造的。
此外在這里賣(mài)一個(gè)關(guān)子 :) 俞勇教授已經(jīng)規(guī)劃了一個(gè)大的動(dòng)手學(xué)系列書(shū)目，希望提煉和踐行一種新的更高效的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能專業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)形式。歡迎大家多關(guān)注我們接下來(lái)的行動(dòng)。
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