Boken "Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation" fungerer som en grundig veiledning i forsterkende læring, og gir innsikt i både teorien og de praktiske anvendelsene. Med et enhetlig matematisk rammeverk som utgangspunkt, systematiserer denne boken teoriene bak moderne forsterkende læring og presenterer de mest utbredte algoritmene som PPO, SAC og MuZero. Videre inkluderer den sentrale teknologier for opplæring av GPT, som RLHF, IRL og PbRL. Hver kapittel inneholder høy-kvalitets implementeringer, og alle forslag til dype forsterkende læringsalgoritmer er presentert både med TensorFlow og PyTorch. Koden er tilgjengelig på GitHub, der også resultatene kan sees, og kan kjøres på en vanlig bærbar datamaskin som benytter enten Windows, macOS eller Linux. Denne boken er ideell for lesere som ønsker en systematisk tilnærming til forsterkende læring, samt for praksiserende utviklere som ønsker å anvende læren i virkelige prosjekter. I tillegg henvender den seg til akademiske forskere som søker en solid teoretisk bakgrunn eller som ønsker forbedringer av algoritmene.
