Das Buch "Reinforcement Learning Algorithms: Analysis and Applications" bietet eine umfassende Übersicht über die neuesten Entwicklungen im Bereich des Reinforcement Learning. Es behandelt verschiedene Ansätze, darunter modellfreie Actor-Critic-Methoden, modellbasiertes Lernen und Steuerung, sowie die Informationsgeometrie von Politiksuchen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf fortgeschrittenen Ideen, Algorithmen, Methoden und deren Anwendungen in verschiedenen Disziplinen, einschliesslich der biologischen und verhaltenswissenschaftlichen Forschung. Die in diesem Buch versammelten Beiträge stammen aus einem Lehrkurs, der von Prof. Jan Peters an der Technischen Universität Darmstadt im Wintersemester 2018/2019 gehalten wurde. Das Buch richtet sich an Studierende und Forschende im Bereich des Reinforcement Learning, die über fundierte Kenntnisse in linearer Algebra, Statistik und Optimierung verfügen. Dennoch werden alle grundlegenden Konzepte in jedem Kapitel eingeführt, sodass der Inhalt auch für ein breiteres Publikum zugänglich ist.