本书基于PyTorch框架，用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，包括传统的强化学习基本方法和目前流行的深度强化学习方法。在对强化学习任务建模的基础上，首先介绍动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法等表格式强化学习方法，然后介绍在PyTorch框架下，DQN、DDPG、A3C等基于深度神经网络的大规模强化学习方法。全书以一个扫地机器人任务贯穿始终，并给出具有代表性的实例，增加对每个算法的理解。全书配有PPT和视频讲解，对相关算法和实例配有代码程序。 全书共分三部分： 第一和第二部分（第1～8章）为表格式强化学习部分，着重介绍深度强化学习概述、环境的配置、数学建模、动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法、n步时序差分法、规划和蒙特卡洛树搜索； 第三部分（第9～14章）为深度强化学习部分，着重介绍深度学习、PyTorch与神经网络、深度Q网络、策略梯度、基于确定性策略梯度的深度强化学习、AC框架的拓展。全书提供了大量的应用实例，每章章末均附有习题。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、电子工程等相关专业高年级本科生、研究生的教材，又可为人工智能、机器学习等领域从事项目开发、科学研究的人员提供参考。