Dimitri P. Bertsekas, John N. Tsitsiklis

الكتاب التأسيسي الذي يربط التعلم المعزز بتحسين التحكم الديناميكي العصبي، من كلاسيكيات المجال.

Aske Plaat

مرجع شامل حديث في التعلم المعزّز العميق يغطي الأسس وخوارزميات القيمة والسياسات وطرق التقدير وقيود التطبيق، مع أمثلة عمل…

Dmitry Ivanov, Kateryna Nesvit, Michael Kaisers

أول كتاب متاح مفتوح الوصول مخصص بالكامل للتعلم المعزز متعدد الوكلاء: نظرية اللعبة، التعاون، والمنافسة.

Dimitri P. Bertsekas

دورة كاملة مسجلة من MIT في التعلم المعزز والتحكم الأمثل، تجمع النظرية مع التطبيقات العملية.

Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

الكتاب الكلاسيكي الأول في التعلم المعزز من أبوَيه المؤسسين، مرجع أساسي لكل مهتم بهذا المجال.

Dimitri P. Bertsekas

دراسة ممتعة عن دروس AlphaZero في التحكم الأمثل والتكيفي، بأسلوب مؤلف عالمي في التحسين الديناميكي.

Csaba Szepesvári

دليل مركّز ورياضي لخوارزميات التعلم المعزز: DP، MCTS، تقدير الدوال، وطرق البحث التقريبي.

Tor Lattimore, Csaba Szepesvári

المرجع الحديث الكامل لنظرية وخوارزميات القراصنة المتعددة الأذرع: UCB، Thompson Sampling، وحدود الندم.

Vincent François-Lavet et al.

مقدمة أكاديمية رصينة في التعلم المعزّز العميق: الأسس النظرية، خوارزميات القيمة والسياسات العميقة، والتحديات المفتوحة، ب…

Alekh Agarwal, Nan Jiang, Sham M. Kakade, Wen Sun

كتاب حديث يغطي نظرية التعلم المعزز الحديثة: الحدود، الاستكشاف، ونماذج الوظيفة الكثيفة، مع تمارين.