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Questo libro è strutturato in cinque unità, per offrire un'esperienza di apprendimento olistica. Il viaggio inizia con un'introduzione agli algoritmi bandit, esplorando concetti fondamentali come gli algoritmi Upper Confidence Bound (UCB) e Probably Approximately Correct (PAC). L'unità successiva introduce la struttura completa del Reinforcement Learning (RL), andando oltre gli algoritmi bandit per considerare le interazioni agente-ambiente su più fasi temporali. I processi decisionali di Markov (MDP) sono introdotti come struttura fondamentale per la modellazione di compiti decisionali sequenziali. La quarta unità tratta i metodi di programmazione dinamica, i metodi di differenza temporale (TD) e l'equazione di ottimalità di Bellman in RL. Questi concetti consentono agli agenti di pianificare, apprendere e ottimizzare efficacemente le proprie azioni. L'ultima unità esplora le tecniche avanzate di RL, come le tracce di ammissibilità, l'approssimazione delle funzioni, i metodi dei minimi quadrati, l'apprendimento Q adattato, la rete Q profonda (DQN) e gli algoritmi di gradiente delle politiche.