Quais são os melhores recursos para aprender o Reforço da Aprendizagem?

Na Universidade de Waterloo, o meu instrutor de Reforço de Aprendizagem foi o Prof. Pascal Poupart. Ele é conhecido por suas contribuições em Processos de Decisão Parcialmente Observáveis Markov e tem vários trabalhos no NeurIPS. Ele carregou suas palestras de nossa aula no Youtube e está disponível como uma playlist:

CS885 Reinforcement Learning - Spring 2018 - University of Waterloo - YouTube

>p> Eu as achei muito úteis, pois ele simplifica os algoritmos explicando porque eles são assim.

Além disso, você pode olhar para estes recursos:

ul>>li>Richard S. Sutton e Andrew G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction (2nd edition, 2018) free available online>li>Csaba Szepesvari, Algorithms for Reinforcement Learning livremente disponível online>li>Olivier Sigaud e Olivier Buffet (editores), Markov Decision Processes in Artificial Intelligence (2010) free available onlineli>Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, Deep Learning (2016) free available online>li>Martin L. Puterman, Markov Decision Processes: Programação Dinâmica Estocástica Discreta (2008)Dimitri P. Bertsekas, Programação Dinâmica e Controle Ótimo (2017)>li>Warren B. Powell, Programação Dinâmica Aproximada: Solving the Curses of Dimensionality (2015)Stuart Russell e Peter Norvig, Inteligência Artificial: A Modern Approach (3ª Edição) (2010)

Boa Sorte! :)