В этой книге дано введение в глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) и сведены в целостную систему результаты работ за последние шесть лет. Обучение с подкреп­лением — это область машинного обучения, занимающаяся задачами последова­тельного принятия решений, то есть теми, решение которых занимает определенное время. Авторы предложили доходчивое введение в сложную тему, играющую ведущую роль в современном машинном обучении. Мало того, они создали библиотеку с открытым исходным кодом SLM Lab, призванную по­мочь новичкам быстро освоить глубокое машинное обучение. SLM Lab написана на Python с помощью фреймворка PyTorch, но читателям достаточно знать толь­ко Python.

Вы уже изучили основы синтаксиса Python и готовы программировать? Отточите свои навыки на самых интересных задачах — графике, играх, анимации, расчетах и многом другом. Книга написана для двух групп людей. В первую входят те, кто уже освоил основы Python и программирования вообще, но все еще не вполне представляет, как писать собственные программы. Этим людям может казаться, что программирование для них «не сложилось». Можно успешно решать практические упражнения из учебников, но с трудом представлять себе, как выглядит полная программа. Благодаря сначала копированию, а затем и воссозданию игр из данной книги эти люди постепенно поймут, как изучаемые здесь понятия программирования компоновать во множество настоящих программ.

В последнее время технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, а всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python стал одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform. Содержимое книги разбито на несколько основных тем. Первая их группа — «Основы языка Python», охватывающая краткое вступление в этот язык, а также автоматизацию обработки текста, написание утилит командной строки и автоматизацию работы с файлами. Далее идет условный раздел «Эксплуатация», включающий описание полезных утилит Linux, управление пакетами, системы сборки, мониторинг и автоматизированное тестирование. Все эти вопросы жизненно важны для овладения искусством применения DevOps на практике.