尽管以OpenAI、DeepSeek为代表的国外内几家大厂已经把AI推到了一个相当不错的高度。但是，整个AI的技术已经从简单的Transformer大模型，到通过强化学习对齐；从Agent理论，到通过强化学习等方法对齐Agent系统。可以说，整个AI界已经变成了，Transformer变成基础，而强化学习正在将AI变成人类的助手。从过去的Bitter Lesson中的算力为智能中心，开始向“经验”为另一个中心齐头并进。 所以大家过去相对并不太重视的“强化学习”变成了人工智能的另一热点！ 只不过由于强化学习过去一直相对小众，所以能够非常好的辅导你从零到一，从一到丰富的理论与实践全掌握的书籍真的是凤毛麟角。
今天要推荐的一本书，就是这样的教程。 Github上的9.6K个星星、近1K的Fork，已经不需要任何其它的证据来说明这本书的优秀了。 但是我还想认真介绍一下这本书的内容：
它就是由赵世钰博士撰写的《强化学习的数学基础》(Mathematical Foundation of Reinforcement Learning)。在人工智能飞速发展的今天，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为其核心分支之一，正吸引着越来越多研究者和从业者的目光。然而，强化学习理论的数学门槛也让许多初学者望而却步。如果你正在寻找一本既能深入浅出地讲解强化学习核心概念，又能为你打下坚实数学基础的著作，那么这本书将会是你的不二之选。
GitHub - MathFoundationRL/Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning: This is the homepage of a new book entitled "Mathematical Foundations of Reinforcement Learning."
深入核心，注重理解
与许多仅仅介绍算法流程的书籍不同，本书更加侧重于帮助读者理解算法背后的设计思想及其有效性的原因。作者以其深厚的数学功底和丰富的教学经验，精心设计了内容的呈现方式，力求让复杂的数学知识变得易于理解和掌握。书中不仅包含了大量精心挑选的可读性材料，还辅以丰富的插图和实例，帮助读者直观地理解抽象概念。
内容全面，适合广泛读者
全书共十章，系统地介绍了强化学习的基础工具、核心问题和经典算法。无论你是高年级本科生、研究生，还是从事相关领域研究的科研人员，亦或是希望将强化学习应用于实践的工程师，都能从本书中获益。阅读本书需要一定的概率论和线性代数基础，但附录中也贴心地包含了相关数学知识回顾，降低了学习门槛。
久经考验，广受好评
本书源于作者自2019年起开设的研究生课程讲义，其内容和结构经过了教学实践的反复打磨。在正式出版之前，该书的电子版草稿就已经在GitHub上获得了极大的关注，正如前面提到的，其星标和Fork数量足以证明其受欢迎程度和学术价值。目前，该书已由国际著名学术出版社施普林格 (Springer) 和清华大学出版社联合出版。
总而言之，如果你渴望真正理解强化学习的数学精髓，并为未来的学习和研究打下坚实的基础，那么《强化学习的数学基础》无疑是一本值得你投入时间和精力去研读的优秀著作。
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强化学习的数学原理
