张伟楠，上海交通大学副教授，博士生导师，ACM班机器学习、强化学习课程授课老师，吴文俊人工智能优秀青年奖、达摩院青橙奖得主，获得中国科协“青年人才托举工程”支持。他的科研领域包括强化学习、数据挖掘、知识图谱、深度学习以及这些技术在推荐系统、搜索引擎、文本分析等场景中的应用。他在国际一流会议和期刊上发表了100余篇相关领域的学术论文，于2016年在英国伦敦大学学院（UCL）计算机系获得博士学位。
动手学强化学习
张伟楠
评分 9.1分
人工智能正在进入一个从感知智能、认知智能向决策智能发展的时代！ 强化学习是一种面向决策型人工智能的方法，将更多权力交给机器，让机器在各种任务中直接完成决策，不再以辅助的角色为人或者其他下游逻辑服务。 ◎ 编辑推荐 本书全面、系统地介绍强化学习的基础理论体系，指明强化学习的入门及进阶路径。 本书配套线上代码实践平台
动手学机器学习
评分 9.6分
◆本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 ◆本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。 ◎编辑推荐： ·名家作品：上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写； ·
