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Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more
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Hands-On Reinforcement Learning with Python: Master reinforcement and deep reinforcement learning using OpenAI Gym and TensorFlow
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Artificial Intelligence: An Essential Beginner’s Guide to AI, Machine Learning, Robotics, The Internet of Things, Neural Networks, Deep Learning, Reinforcement Learning, and Our Future
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python
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Deep Reinforcement Learning with Python: Master classic RL, deep RL, distributional RL, inverse RL, and more with OpenAI Gym and TensorFlow, 2nd Edition
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Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches
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Deep Reinforcement Learning with Python: RLHF for Chatbots and Large Language Models
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Practical Deep Reinforcement Learning with Python: Concise Implementation of Algorithms, Simplified Maths, and Effective Use of TensorFlow and PyTorch (English Edition)
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Reinforcement Learning and Stochastic Optimization: A Unified Framework for Sequential Decisions
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Deep Learning with TensorFlow and Keras: Build and deploy supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning models, 3rd Edition
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Deep Reinforcement Learning with Python: With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym
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Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices
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Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
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Deep Reinforcement Learning Hands-On: A practical and easy-to-follow guide to RL from Q-learning and DQNs to PPO and RLHF
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Deep Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices
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Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more
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Applied Multi-Agent Reinforcement Learning: Algorithms, Emergent Behaviors, and Strategies for Autonomous Systems
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Exploring Reinforcement Learning: A Comprehensive Guide for Learning and Assessment
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Agentic AI Development with Python: Create Adaptive AI Agents, Chatbots, and Automation Pipelines with LLMs, Reinforcement Learning, and Open-Source Agent Frameworks
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Deep Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices
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Mastering Large Language Models from Scratch: A Comprehensive Step-by-Step Guide to Building, Training, Fine-Tuning, and Deploying LLMs Using Python, PyTorch, RAG, and Reinforcement Learning
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Agentic AI Engineering with Python: Design, Build, and Deploy Intelligent Agents, Chatbots, and Autonomous Automation Systems with LLMs, Reinforcement Learning, and Open-Source Frameworks
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Machine Learning Foundations and Applications: A Practical Guide to Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning
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Building Intelligent AI Agents with Python: From Fundamentals to Scalable Systems: Hands-On Python Development with LangChain, Reinforcement Learning, and Ethical AI
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AI Crash Course: A fun and hands-on introduction to machine learning, reinforcement learning, deep learning, and artificial intelligence with Python
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Algorithmic Trading with Reinforcement Learning: Building trading bots that adapt to market conditions using Gym and Stable Baselines.
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Multi-Agent Reinforcement Learning for Developers and Researchers: From Fundamentals to Advanced Applications
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Applied Large Language Models: A Step-by-Step Engineering Manual for Building, Training, Fine-Tuning, and Deploying LLMs with Python, PyTorch, RAG, and Reinforcement Learning
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Create a Large Language Model from Scratch: A Step-by-step Guide to Building, Training, and Deploying LLMs with Python, PyTorch, RAG and Reinforcement Learning
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Reinforcement Learning for Trading Systems: Building Adaptive Algorithms in Financial Markets: Design, Train, and Deploy Self-Learning AI Agents for Dynamic Market Strategies Using Python
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Foundations of Multi-Agent Reinforcement Learning: Essential Principles for Researchers and Developers
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Reinforcement Learning: Theory, Algorithms, and Applications
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Applied Large Language Models: A Step-by-Step Engineering Manual for Building, Training, Fine-Tuning, and Deploying LLMs with Python, PyTorch, RAG, and Reinforcement Learning
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Applied Reinforcement Learning: Building and Training Intelligent Agents in Python
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Core Principles of Reinforcement Learning: Theory, Implementation, and Deployment
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Reinforcement Learning & Optimal Control: Theorems, Proofs, and Python Implementations
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PyTorch in Action: Explore hands-on machine learning reinforcement learning and AI deployment with PyTorch
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Ultimate Multi-Agent Systems Bible: A step by step guide to Reinforcement Learning, Adaptation, and Decision-Making in MAS
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THE HANDBOOK OF GAME DEVELOPMENT WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Creating Interactive Experiences Using Unity C# and Reinforcement Learning Models
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Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine
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