Глубокое обучение и игра в го
Памперла Макс, Фергюсон Кевин
Код товара: 3857437
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 2
PDF
Издательство:
Оригинальное название:
Deep Learning and the Game of Go
Описание
Характеристики
Древняя стратегическая игра го представляет собой отличный пример для демонстрации возможностей искусственного интеллекта. В 2016 году система, основанная на принципах глубокого обучения, потрясла мир го, победив одного из чемпионов. Вскоре после этого модернизированный алгоритм AlphaGo Zero сокрушил оригинальную версию бота благодаря использованию при освоении игры методов глубокого обучения с подкреплением. Теперь и вы можете освоить те же самые методы глубокого обучения, создав собственный бот для игры в го!
В данной книге вы познакомитесь с методами глубокого обучения и научитесь создавать го-ботов. По мере чтения вы будете применять все более сложные методы и стратегии обучения, используя библиотеку глубокого обучения Keras, написанную на языке Python. Вы будете с удовольствием наблюдать за тем, как ваш бот осваивает игру го, и по ходу дела узнаете о вариантах применения полученных навыков глубокого обучения к широкому кругу других задач!
В данной книге вы познакомитесь с методами глубокого обучения и научитесь создавать го-ботов. По мере чтения вы будете применять все более сложные методы и стратегии обучения, используя библиотеку глубокого обучения Keras, написанную на языке Python. Вы будете с удовольствием наблюдать за тем, как ваш бот осваивает игру го, и по ходу дела узнаете о вариантах применения полученных навыков глубокого обучения к широкому кругу других задач!
Содержание
Предисловие
Введение
Благодарности
Об авторах
Об иллюстрации на обложке
Об этой книге
Часть 1. ОСНОВЫ
Глава 1. На пути к глубокому обучению: введение
в машинное обучение
Глава 2. Игра го как проблема машинного обучения
Глава 3. Реализация первого бота для игры в го
Часть 2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИГРОВОЙ ИИ
Глава 4. Игры и поиск по дереву
Глава 5. Знакомство с нейронными сетями
Глава 6. Создание нейронной сети для данных
игры го
Глава 7. Глубокое обучение бота на основе данных
Глава 8. Развертывание ботов
Глава 9. Обучение на практике: обучение с
подкреплением
Глава 10. Обучение с подкреплением и градиенты
политики
Глава 11. Обучение с подкреплением и методы на
основе ценности действий
Глава 12. Обучение с подкреплением и методы
типа "актор-критик"
Часть 3. БОЛЬШЕ, ЧЕМ СУММА ВСЕХ ЧАСТЕЙ
Глава 13. AlphaGo: собираем все вместе
Глава 14. AlphaGo Zero: интеграция поиска по
дереву и обучения с подкреплением
Приложения
Предметный указатель
Введение
Благодарности
Об авторах
Об иллюстрации на обложке
Об этой книге
Часть 1. ОСНОВЫ
Глава 1. На пути к глубокому обучению: введение
в машинное обучение
Глава 2. Игра го как проблема машинного обучения
Глава 3. Реализация первого бота для игры в го
Часть 2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИГРОВОЙ ИИ
Глава 4. Игры и поиск по дереву
Глава 5. Знакомство с нейронными сетями
Глава 6. Создание нейронной сети для данных
игры го
Глава 7. Глубокое обучение бота на основе данных
Глава 8. Развертывание ботов
Глава 9. Обучение на практике: обучение с
подкреплением
Глава 10. Обучение с подкреплением и градиенты
политики
Глава 11. Обучение с подкреплением и методы на
основе ценности действий
Глава 12. Обучение с подкреплением и методы
типа "актор-критик"
Часть 3. БОЛЬШЕ, ЧЕМ СУММА ВСЕХ ЧАСТЕЙ
Глава 13. AlphaGo: собираем все вместе
Глава 14. AlphaGo Zero: интеграция поиска по
дереву и обучения с подкреплением
Приложения
Предметный указатель
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Глубокое обучение и игра в го» (авторы: Памперла Макс, Фергюсон Кевин), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!