机器学习是人工智能领域中一个极其重要的研究方向。强化学习是机器学习中的一个重要分支。作为解决序贯优化决策的有效方法，强化学习有效地应用于计算科学、自动控制、机器人技术等各个领域。

当前，强化学习的核心任务是提高学习效率，本书就是针对此问题展开的。第1章介绍系统概念和增强机器学习，它建立了一个突出的相同的机器学习系统范例；第2章将更多关注机器学习的基本原理和多视角学习；第3章关于强化学习；第4章处理机器学习系统和模型建立的问题；决策推理等重要的部分将在第5章展开；第6章讨论了自适应机器学习；第7章讨论了多视角和全局系统性机器学习；第8章讨论了增量学习的需要和知识表示；第9章处理了知识增长方面的问题；第10章讨论了学习系统的建立。

本书适合于机器学习、自动化技术、人工智能等方面的相关专业教师与研究生阅读，也可供自然科学和工程领域相关研究人员参考。

本书旨在传授控制技术和调节技术领域的技术物理基础知识。在对自动化技术的硬件和软件组件进行论述之后，按照现代生产和通信的系统知识领域进行编排。

本书的主要章节包括：控制技术；可编程序控制器；调节技术；气动、液压和电气执行器；传感器技术；计算机控制的机器设备、机器人；质量管理；信息技术和通信技术。

此外，读者还可以通过互联网在线支持获得各种控制技术和调节技术用仿真程序以及各种有关处理图像和可动画演示机器人的软件工具。