本书内容组织严谨、逻辑严谨，包括强化学习的主要概念和术语、马尔可夫决策过程(MDP)、贝尔曼最优条件、蒙特卡罗学习、时差学习、随机动态规划、函数逼近、策略梯度方法、近似动态规划和深度强化学习，以及动作和状态约束、安全保障、参考协调、鲁棒强化学习、部分可观察MDP、多智能体强化学习、逆向强化学习、离线强化学习等方面的最新进展。