（一）强化学习的书籍资料

1：Sutton & Barto Book: Reinforcement Learning: An Introduction

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2：李升波教授：Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control

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3：西湖大学赵世钰老师：Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning

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4：蘑菇书 EasyRL

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5：李宏毅：深度学习教程

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6：南瓜书 PumpkinBook ：旨在对西瓜书里比较难理解的公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节

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7：动手学深度学习习题解答： 对《动手学深度学习》习题部分进行解答，作为该书的习题手册，帮助初学者快速理解书中内容

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8：Datawhale : 开源书籍及课程

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9：动手学强化学习（上海交通大学-张伟楠）：包括专业理论+代码实践

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（二）有关强化学习的视频资料

1：（B站）西湖大学赵世钰老师：【强化学习的数学原理】课程：从零开始到透彻理解（完结）

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2：（B站）周博磊：《强化学习纲要》更新完毕

• 课程链接：

3：（Git）周博磊：《强化学习》课程

• 课程链接：

4：（B站）莫烦Python

• 课程链接：

5：（B站）王树森：深度强化学习(DRL)

• 课程链接：

（三）强化学习对应的代码

1：王树森 – 深度强化学习(DRL)

1、 https://github.com/vincen-github/mlimpl/tree/master/ReinforcementLearning

2、 https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-Chinese

2：动手学强化学习所对应的代码

https://github.com/boyu-ai/Hands-on-RL

（四）强化学习资源网站

1：深度强化学习实验室

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2：伯禹人工智能学院 - - - 张伟楠：强化学习课程

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3：动手学强化学习

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