在本书中，除了详细的理论说明外，还有针对在Python上运行的深度强化学习框架ChainerRL的讲解，从而引导读者在实际中使用深度强化学习。如果你想通过模拟实验检验深度强化学习的结果，只要有台个人计算机就可以轻松尝试。另外，如果你有一台像Raspberry Pi这样的小型计算机，则可以通过连接来控制电路元件和机器人。深度强化学习适用于“情况因操作而异”的问题，因此，它适用于在一方操作之后局面会发生改变的问题，如围棋和将棋等棋局问题。此外，用机械臂自动识别物体，将其进行抓握和移动也是深度强化学习的擅长领域。因此，在本书中，我们会讲解如何通过深度强化学习来进行黑白棋对战，以及如何将其应用于实际的机器人上。
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