你是否曾有过这样的疑虑：

人工智能大热，作为一名传统

程序员，该如何转型或学习？

网上AI教程、书籍，质量参差不齐，如何找到真正专业的资源？

AI理论遍地皆是，但几乎都在纸上谈兵。我们该从哪里获得实战案例？

近日，阿里正式推出业界首本深入阐述强化学习落地实践案例的书：《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》，

并史无前例开放，供所有技术人免费下载。

冬日尚严寒，咱们就围炉煮酒，共同分享阿里带来的独特“知识年货”。

如何免费下载？

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阿里技术

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强化学习

”，即可免费在线阅读、下载此书。

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强烈推荐哪些工程师阅读？

强化学习，是最接近于自然界动物学习的本质的一种学习范式。无论是AlphaGo 在围棋大赛中战胜世界冠军，还是Deepmind 的自动学习玩 ATARI 游戏，背后的强大武器都是深度强化学习技术。

从提出至今，强化学习经历了约半个世纪的发展。但是业界始终没有一本书，能够真正系统地、剖析强化学习技术的落地实践案例。这本书将帮助技术人真正理解强化学习的本质，并且更好地掌握这项技术、用于实践。

无论你是算法工程师、强化学习方向的研究人员，或者是希望转型人工智能领域的机器学习爱好者，都能从本书中汲取所需。

书籍部分目录，每章都是经典

作为算法工程师，你将了解强化学习在实际应用中的建模方法、在业务场景下的常见问题，以及对应的解决思路，提高建模和解决业务问题的能力；

作为强化学习方向的研究人员，你将了解到更多实际的强化学习问题，扩宽研究视野；

作为机器学习爱好者，你将了解到阿里巴巴的一线机器学习算法工程师是如何发现问题、定义问题和解决问题的，将激发你的研究兴趣以及提升专业素养，实现更好的转型。

为何此书值得你投入时间学习？

本书首次在工业界系统地披露强化学习在实践应用的技术细节，其中更包含了阿里算法工程师对强化学习的深入理解、思考和创新。此书共有12个章节，作者团队跨越了多个阿里核心算法团队，可谓是最强阵容打造的黄金进阶书籍。

此书覆盖了淘宝、阿里小蜜、广告搜索等多个业务场景：比如在搜索场景中的排序策略决策模型，推荐场景下提高用户和商品的配对效率，在智能客服方面消费者与系统互动的系统决策，以及在广告系统中依靠智能调价技术来实现更好的广告价值与效果，都体现了强化学习技术在一系列决策中的重要角色。

未来深度强化学习的发展必定是理论探索和应用实践的双链路持续深入。希望这本电子书能抛砖引玉，给工业届和学术界带来一些输入，推进深度强化学习的更大发展。

PS：阿里技术团队建立了一个读者交流群。如若你希望与志同道合的人深度交流，或者想要转型学习人工智能，都可以按照书中提示，加入该群，共同学习与成长。

再一次推荐：

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每篇推送都能让工程师受益匪浅。

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