作为一名技术人，你是否曾有过这样的疑惑：
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，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》，并史无前例开放下载。
《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》电子书免费下载：
https://102.alibaba.com/downloadFile.do?file=1517812754285/reinforcement_learning.pdf
温馨提醒：
1、本书约20M，需要一定下载时间，请耐心等待哦。
2、流量不足的童鞋，建议将地址复制到PC端浏览器后打开下载。
什么是强化学习？
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。
此书有哪些亮点？
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。
书籍部分目录，每章都是经典
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。
谁适合阅读这本书？
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。
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。