本書は、ゲームAIやロボットアームの制御、自動運転などで注目されている深層強化学習の基礎とPythonによる実装を、強化学習に適したライブラリ「Chainer（ChainerRL）」と、AIシミュレーション環境「OpenAI Gym」を用いて入門から実装まで解説している。

RaspberryPiとArduinoを用いた実環境への応用も解説しているので、ソフト／ハード問わず課題に応じて学習できるようになっている。

主要な内容としては、第1章での概説の後、第2章で深層学習について、Chainerを用いてニューラルネットワークの基礎から解説し、畳み込みニューラルネットワークなどを順次学習していく。続いて第3章で強化学習について解説、さらに第4章では深層強化学習を、OpenAI Gymなどを用いて解説する。最終章の第5章では、RaspberryPiやArduinoを用いた実環境への応用について解説している。

対象者としては、深層学習／強化学習に興味のあるITエンジニア、ロボット／産業用ロボットなどの開発者、ゲームAIの開発者を想定している。

牧野浩二、西崎博光両氏の共著。A5判248ページで、価格は3024円（税込）だ。