本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。 本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、教师和工程技术人员的参考资料。