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最新人工智慧應用:用強化學習快速上手AI

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最新人工智慧應用:用強化學習快速上手AI 最新人工智慧應用:用強化學習快速上手AI

作者:郭憲方勇純 
出版社:佳魁數位
出版日期:2018-06-08
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:最新人工智慧應用:用強化學習快速上手AI

本書特色:
❑風格偏向口語化,透過此種交流方式,實現一對一的訓練效果。讀者可將本書想像成自己的私人家教!

❑不將數學基礎單獨列出,而是在章節內容中,對應地介紹演算法設計和分析的數學基礎。即使沒有高深數學功力的讀者也可學習。而針對有基礎者,透過將兩者加以結合,更可提升數學的應用能力!

❑每部分都包含「理論說明」、「程式說明」與「直觀解釋」三項內容。強化學習演算法之應用性相當強大,大多讀者的學習目的是用來解決實際問題。一邊學理論、一邊寫程式,過程中同步提升理論研究與解決問題的能力!

❑涵蓋內容相當豐富,從最基礎到目前最先進的強化學習演算法都有所涉獵!

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適用:本書既適合零基礎之強化學習初學者,亦適合相關領域之從業人員與大學、研究所師生。

作者序
前言

2017年5月,AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍柯潔,標誌著人工智慧進入一個新的階段。AlphaGo背後的核心演算法——深度強化學習——成為繼深度學習之後廣泛受人關注的前端熱點。與深度學習相比,深度強化學習具有更寬泛的應用背景,可應用於機器人、遊戲、自然語言處理、影像處理、視訊處理等領域。深度強化學習演算法被認為是最有可能實現通用人工智慧計算的方法。不過,由於深度強化學習演算法融合了深度學習、統計、資訊學、運籌學、機率論、最佳化等多個學科的內容,因此強化學習的入門門檻比較高,並且,到目前為止,市面上沒有一本零基...
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目錄
Chapter 01 緒論
1.1 這是一本什麼書
1.2 強化學習可以解決什麼問題
1.3 強化學習如何解決問題
1.4 強化學習演算法分類及發展趨勢
1.5 強化學習模擬環境建置
1.6 本書主要內容及安排

Chapter 02 馬可夫決策過程
2.1 馬可夫決策過程理論說明
2.2 MDP中的機率學基礎說明
2.3 以gym為基礎的MDP實例說明
2.4 習題

Chapter 03 以模型為基礎的動態規劃方法
3.1 以模型為基礎的動態規劃方法理論
3.2 動態規劃中的數學基礎說明
3.3 以gym為基礎的程式設計實例
3.4 最佳控制與強化學習比較
3.5 習題

Chapter 04 以蒙地卡羅...
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