Algorithms for Decision Makingを2分冊で全訳
さまざまな分野で応用される自動意思決定（支援）システムの入門書
II巻では強化学習の主題であるモデルが不確実な問題や，状態の不確実性への拡張へと進む．さらに，マルチエージェントシステムを取り上げ，相互作用の不確実性を論じる．
豊富な例と演習，Juliaによる実装．オールカラー．

【主な目次】
第III部　モデルの不確実性
15.　探索と活用
16.　モデルベース法
17.　モデルフリー法
18.　模倣学習
第IV部　状態の不確実性
19.　信念
20.　正確な信念状態プランニング
21.　オフライン信念状態プランニング
22.　オンライン信念状態計画
23.　コントローラ抽象化
第V部　マルチエージェントシステム
24.　マルチエージェント推論
25.　逐次問題
26.　状態の不確実性
27.　協調的エージェント
付録
A.　数学的概念
B.　確率分布
C.　計算の複雑性
D.　ニューラル表現
E.　探索アルゴリズム
F.　問題
G.　Julia
第III部　モデルの不確実性
15.　探索と活用
16.　モデルベース法
17.　モデルフリー法
18.　模倣学習
第IV部　状態の不確実性
19.　信念
20.　正確な信念状態プランニング
21.　オフライン信念状態プランニング
22.　オンライン信念状態計画
23.　コントローラ抽象化
第V部　マルチエージェントシステム
24.　マルチエージェント推論
25.　逐次問題
26.　状態の不確実性
27.　協調的エージェント
付録
A.　数学的概念
B.　確率分布
C.　計算の複雑性
D.　ニューラル表現
E.　探索アルゴリズム
F.　問題
G.　Julia