理解高级强化学习 (reinforcement learning)算法是事情的一方面。本章讨论有效实现、训练和改进这些复杂智能体所需的实际考量。

你将了解选择合适的神经网络 (neural network)架构、超参数 (parameter) (hyperparameter)调优策略、强化学习项目代码组织，以及使用现有软件框架等方面。我们还将涉及分布式训练方法、提高可复现性的方法、调试智能体行为的技术以及优化计算性能。重点在于将理论知识转化为可用且高效的强化学习系统。