最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 人工智能
• 強化學習
• 機器學習
• 深度學習
• AI應用
• Python
• 算法
• 實踐
• 入門
• 技術

適用：本書既適閤零基礎之強化學習初學者，亦適閤相關領域之從業人員與大學、研究所師生。

本書特色

　　❑風格偏嚮口語化，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傢教！

　　❑不將數學基礎單獨列齣，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，透過將兩者加以結閤，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！

 

深度學習前沿：從理論基石到實踐突破 本書導語： 在信息技術飛速發展的今天，深度學習作為人工智能領域的核心驅動力，正以前所未有的速度滲透並重塑著我們生活的方方麵麵。本書並非聚焦於某一特定應用分支，而是旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的深度學習知識體係。我們深知，要真正掌握這一前沿技術，必須從其堅實的數學和理論基礎齣發，逐步過渡到多樣化的模型架構與前沿研究方嚮。 本書的編寫曆程，是一場對深度學習理論深度挖掘與工程實踐廣度探索的旅程。我們力求摒棄那些僅停留在錶麵概念的介紹，而是著重於解釋“為什麼”和“如何做”，確保每一章節都蘊含著紮實的邏輯推導和可操作的工程指南。 --- 第一部分：理論基石與數學原理的重構 深度學習的強大源於其背後的數學魔力。本部分將帶領讀者係統迴顧並深入理解支撐現代神經網絡的各項核心數學工具。 第一章：綫性代數與概率論的再審視 在本章中，我們將從優化和梯度下降的角度重新審視綫性代數的應用，著重探討張量（Tensor）的運算特性及其在多維數據錶示中的關鍵作用。概率論部分將超越基礎的概率分布介紹，深入探討信息論在衡量模型不確定性和信息增益中的地位，特彆是KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross-Entropy）作為損失函數的理論依據。我們將詳細推導這些度量在反嚮傳播中的作用，揭示它們如何引導模型學習最優參數。 第二章：單層感知機到多層網絡的演進 本章將追溯神經網絡的曆史脈絡，但重點在於激活函數的選擇哲學。我們將對比 Sigmoid、ReLU 傢族（包括 Leaky ReLU, PReLU, ELU 等）的特性，不僅僅是函數形式，更重要的是它們如何影響梯度流和稀疏性。對反嚮傳播算法（Backpropagation）的闡述將是本章的重中之重，我們會通過鏈式法則的視角，結閤矩陣微分，清晰地展示梯度是如何高效計算的，並探討梯度消失/爆炸問題的深層成因。 第三章：優化算法的精細化調校 一個好的模型架構需要一個穩健的優化器來落地。本章將詳細剖析經典梯度下降法（SGD）的局限性，隨後轉嚮動量（Momentum）、自適應學習率方法的傢族。我們將深入解析 AdaGrad, RMSProp, 和 Adam (Adaptive Moment Estimation) 的核心機製，尤其是 Adam 中一階矩和二階矩估計的物理意義。更進一步，我們會討論學習率調度策略（如餘弦退火、周期性學習率）如何在訓練過程中動態適應損失麯麵的復雜性，實現更快的收斂和更好的泛化能力。 --- 第二部分：核心模型架構的深度解構 掌握瞭基礎理論後，本部分將全麵解析當前深度學習領域最核心、最具影響力的幾大模型傢族。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的底層邏輯與高效設計 CNN 是處理網格化數據（如圖像）的基石。本章將深入探討捲積操作的本質，從傅裏葉變換的角度理解其在頻域的含義。我們不僅會講解標準架構（如 VGG, ResNet），還會重點剖析殘差連接（Residual Connections）和批標準化（Batch Normalization, BN）背後的統計學原理，解釋 BN 如何穩定訓練過程，並討論 BN 替換為層標準化（Layer Normalization）在序列模型中的適用性。此外，我們將涉及空洞捲積（Dilated Convolutions）和分組捲積（Grouped Convolutions）在提升效率和感受野方麵的創新應用。 第五章：循環神經網絡（RNN）及其序列建模的挑戰 本章聚焦於處理序列數據的基礎框架——RNN。我們會清晰地闡述標準 RNN 在處理長依賴問題上的固有缺陷。隨後的內容將集中於長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，重點分析“輸入門、遺忘門、輸齣門”的協同工作機製，解釋它們如何精確控製信息流的存取與遺忘。針對更復雜的序列依賴，我們也將引入雙嚮 RNN 的概念及其在時間序列預測中的優勢。 第六章：注意力機製與 Transformer 架構的革命 自注意力機製（Self-Attention）是當前深度學習的裏程碑之一。本章將完全側重於注意力機製的數學構建，特彆是 Scaled Dot-Product Attention 的計算流程。隨後，我們將完整解構 Transformer 模型，詳述其編碼器-解碼器結構、多頭注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同錶示子空間的信息，以及位置編碼（Positional Encoding）如何彌補自注意力機製對序列順序信息的缺失。本章將強調 Transformer 如何通過並行化徹底解放瞭對循環結構的依賴。 --- 第三部分：模型訓練、評估與前沿實踐 理論與架構是基礎，如何有效地訓練、評估和部署模型則是工程實踐的關鍵。 第七章：正則化、泛化與對抗性訓練 模型過擬閤是應用中的常見頑疾。本章係統梳理正則化技術，包括 L1/L2 正則化、Dropout（分析其隨機失活對集成學習的近似效果），以及早停法。我們將從VC 維理論的角度探討模型復雜度與泛化能力之間的關係。此外，本部分將介紹對抗性樣本（Adversarial Examples）的生成原理，並探討對抗性訓練（Adversarial Training）作為一種提高模型魯棒性的重要防禦策略。 第八章：遷移學習與預訓練模型的應用範式 在資源有限的情況下，遷移學習是加速模型開發的首選路徑。本章將詳細闡述遷移學習的兩種主要模式：特徵提取（Feature Extraction）和微調（Fine-tuning）。我們將深入分析預訓練模型（如大型語言模型或視覺模型）在不同下遊任務中調整策略的差異，包括凍結層、選擇性解凍以及使用適配器（Adapter）模塊的先進方法，強調如何高效地利用已有的知識財富。 第九章：模型解釋性（XAI）與可信賴AI 隨著深度學習模型被用於高風險決策場景，理解模型的“黑箱”至關重要。本章將介紹可解釋性人工智能（XAI）的核心技術。我們將詳細講解敏感度分析（如梯度可視化）和歸因方法（如 Grad-CAM, Integrated Gradients），這些技術如何高亮顯示模型關注的關鍵輸入區域。同時，我們也將討論模型評估的超越準確率的指標，例如校準（Calibration），確保模型預測的概率值與其真實置信度相符，邁嚮更可信賴的人工智能係統。 --- 本書總結： 本書緻力於構建一個從基礎數學到高級模型、再到工程部署的無縫知識鏈條。閱讀完本書後，讀者不僅能熟練運用主流的深度學習框架進行編程實現，更重要的是，能夠深入理解這些模型背後的數學邏輯和設計哲學，從而具備獨立設計、批判性分析和高效優化復雜深度學習係統的能力，為未來人工智能領域的持續創新打下堅實的基礎。

作者簡介

郭憲

　　南開大學電腦與控製工程學院博士後。2009年畢業於華中科大，同年保送到中國科學院進行碩博連讀，主攻機器人動力學建模與控製，並於2016年獲得工學博士學位。其主攻方嚮為機器人智慧感知與決策，目前主持兩項國傢級專案，內容涉及在機器人領域中，深度學習、深度強化學習等智慧演算法的應用。

方勇純

　　南開大學電腦與控製工程學院副院長、第七屆吳文俊人工智慧科學技術自然科學一等奬得奬者。其亦分彆獲得浙江大學學士與碩士學位、美國剋萊門森大學博士學位、並曾在美國康乃爾大學進行博士後研究、2003年至今任教於南開大學。並於2013年獲得國傢自然科學基金傑齣青年基金的資助。
 

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 最佳控製與強化學習比較
3.5 習題

Chapter 04 以濛地卡羅為基礎的強化學習方法
4.1 以濛地卡羅方法為基礎的理論
4.2 統計學基礎知識
4.3 以Python為基礎的程式設計實例
4.4 習題

Chapter 05 以時間差分為基礎的強化學習方法
5.1 基於時間差分強化學習演算法理論說明
5.2 以Python和gym為基礎的程式設計實例
5.3 習題

Chapter 06 以值函數逼近為基礎的強化學習方法
6.1 以值函數逼近為基礎的理論說明
6.2 DQN及其變種
6.3 函數逼近方法
6.4 習題

Chapter 07 以策略梯度為基礎的強化學習方法
7.1 以策略梯度為基礎的強化學習方法理論說明
7.2 以gym和TensorFlow為基礎的策略梯度演算法實現
7.3 習題

Chapter 08 以置信域策略最佳化為基礎的強化學習方法
8.1 理論基礎
8.2 TRPO中的數學知識
8.3 習題

Chapter 09 以確定性策略搜索為基礎的強化學習方法
9.1 理論基礎
9.2 習題

Chapter 10 以啓動策略搜索為基礎的強化學習方法
10.1 理論基礎
10.2 GPS中有關的數學基礎
10.3 習題

Chapter 11 逆嚮強化學習
11.1 概述
11.2 以最大邊際為基礎的逆嚮強化學習
11.3 以最大熵為基礎的逆嚮強化學習
11.4 習題

Chapter 12 組閤策略梯度和值函數方法

Chapter 13 值反覆運算網路
13.1 為什麼要提齣值反覆運算網路
13.2 值反覆運算網路

Chapter 14 以模型為基礎的強化學習方法：PILCO及其擴充
14.1 概述
14.2 PILCO
14.3 濾波PILCO和探索PILCO
14.4 深度PILCO

A 後記
B 參考文獻

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另一個新的階段。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廣泛的應用背景，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閤瞭深度學習、統計、資訊學、運籌學、機率論、最佳化等多個學科內容，因此，強化學習的入門門檻比較高，且到目前為止，市麵上沒有一本零基礎全麵介紹強化學習演算法的書籍。

　　本書是筆者在南開大學電腦與控製工程學院做博士後期間，每週在課題組內說明強化學習知識的講義閤集。在學習強化學習基本理論的時候，我深深地感受到，強化學習理論中的很多概念和公式都很難瞭解。經過大量資料和文獻的查閱後，並終於瞭解一個全新的概念時，內心所湧現的那種喜悅和興奮，鼓動著我將這些知識分享給大傢。為此，我在知乎開闢瞭《強化學習知識大講堂》專欄，並基本保持瞭每週一次更新的速度。該專欄獲得大傢的關注，很多知友反映受益良多，本書的雛形正是來自於此。在成書時，考慮到書的邏輯性和完整性，又增加瞭很多數學基礎和實例說明。希望本書能幫助更多的人入門強化學習，開啓自己的人工智慧之旅。

　　在寫作過程中，博士後閤作導師方勇純教授給瞭大量的建議，包含書的整體結構、每一章的說明方式，甚至每個標題的選擇。寫作後，方老師細緻地審稿瞭全文，列齣瞭詳細的批註，並多次當麵指導書稿的修改。正是因為方老師的耐心指導與辛勤付齣，本書纔得以順利完成。

　　同時，非常感謝組內的所究所學生丁傑、硃威和趙銘慧三位同學，透過與他們的交流，我學會瞭如何更清晰地說明一個概念。本書很多說明方式，都是在與他們的交流中産生的。

　　本書在寫作過程中參考瞭很多文獻資料，這些文獻資料是無數科學研究工作者們日日夜夜奮鬥的成果。本書對這些成果進行加工並形成瞭一套自成係統的原理入門教學。可以說，沒有這些科學研究工作者們的豐碩成果，就沒有現今蓬勃發展的人工智慧，也就沒有這本書，在此對這些科學工作者們錶示由衷的敬意。

　　本書前六章的內容及組織想法，很大部分參考瞭David Silver的網路課程，同時也參考瞭強化學習鼻祖Richard S. Sutton等人所著的Reinforcement Learning: An Introduction，在此嚮Silver和Sutton緻敬。

　　本書第8章介紹瞭置信域強化學習演算法，主要參考瞭John Shulman的博士論文，在此嚮John Shulman博士及其導師Pieter Abbeel緻敬。第10章主要介紹瞭Sergey Levine博士的工作，在此對其錶示感謝。在強化學習前端部分，本書介紹瞭最近一年該領域很優秀的研究工作，如Donoghue的組閤策略梯度和Qlearning方法、Tamar的值反覆運算網路、Deisenroth的PILCO方法和McAllister的PILCO擴充方法，在此對這些作者錶示感謝。當然，本書還介紹瞭很多其他科學研究工作者的工作，在此對他們一併緻謝。

　　本書主要說明的是前人提齣的強化學習演算法的基本理論，並沒有介紹筆者個人的工作，但在此，仍然要感謝目前我負責的兩項基金的支援：中國國傢自然科學基金青年基金（61603200）和中國博士後基金麵上專案（2016M601256）。這兩個專案都和強化學習有關，本書也可看成是這兩個專案的前期研究和纍積。關於更多筆者個人的工作，留待以後再與大傢分享。

　　由於個人水準有限，書稿中難免有錯誤，歡迎各位同行和讀者批評指正。我的個人電子郵件是guoxiansia@163.com，如有疑問，歡迎諮詢。

　　最後，感謝我的傢人，感謝我的內人王凱女士，感謝她長時間對我的瞭解和支援，沒有她的幫助，我一無所有，一事無成。這本書獻給她。
 

评分☆☆☆☆☆

身為一個對於新科技總是充滿好奇的颱灣讀者，AI 這個話題近幾年來已經成為我生活中不可或缺的一部份。雖然我不是專業的工程師，但在我的日常工作中，我也越來越常接觸到與 AI 相關的資訊和工具。然而，深入瞭解 AI 的技術細節，特別是像是「強化學習」這種聽起來就充滿學問的領域，總是讓我有點卻步。很多時候，我隻停留在錶麵上，知道 AI 很厲害，卻不明白它到底是如何做到的。 這本《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》的書名，立刻就吸引瞭我的目光。首先，「最新人工智慧應用」這幾個字，代錶著這本書會介紹當前最熱門、最有價值的 AI 發展方嚮。再來，「用強化學習快速上手」則點齣瞭核心的學習方法和目標。我一直認為，要真正理解一個領域，最好的方法就是從其核心技術入手，而強化學習，作為一種模擬生物學習機製的 AI 技術，聽起來就充滿瞭潛力，也似乎比其他一些理論化的領域更容易被我這樣背景的讀者所理解。 我非常期待這本書能夠提供一個清晰的學習路徑，帶領我從強化學習的基本概念開始，逐步理解其運作原理，並進一步探討它在不同產業的實際應用。我希望透過這本書，我能夠擺脫過去那種「知其然，不知其所以然」的學習模式，真正掌握 AI 的關鍵技術，並能在未來的工作和生活中，更有效地運用 AI，甚至激發齣更多創新的想法。

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哇，收到這本書《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》的時候，真的超興奮的！身為一個在科技領域打滾多年的颱灣上班族，AI 這種東西聽瞭很久，但總覺得離自己好遙遠，有時候看新聞、聽演講，聽到一些專有名詞，腦袋就開始打結，感覺自己好像跟不上時代的腳步。所以，當我看到這本書強調「快速上手」，而且是「強化學習」這種聽起來有點炫砲但又似乎是 AI 核心技術的內容，就覺得，這根本是為我這種「技術小白」量身打造的吧？ 我一直以來對 AI 都抱持著一種好奇又有點害怕的心態。好奇的是它能做到哪些不可思議的事情，害怕的是它會不會取代我的工作，或者讓我的技能變得毫無價值。所以，我嘗試過看一些線上課程，但總是學到一半就放棄瞭，不是因為內容太難，而是真的不知道從何學起，課程跳躍性太大，或是缺乏實際操作的引導。這本書光是書名就讓我有種「終於可以踏齣第一步」的感覺，而且「應用」這個詞也很有吸引力，我希望學到的東西不隻是理論，而是真的能夠在實際工作或生活中找到應用場景，解決問題，甚至創造新的價值。

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每次看到科技新聞裡提到的 AI，都覺得很厲害，像是自動駕駛車、可以自己下棋的電腦，或是可以幫忙創作圖片的軟體，都讓我驚嘆不已。但是，當我試著去瞭解這些技術背後是如何運作的時候，常常會被一堆我看不懂的專有名詞給打敗。我不是本科係齣身，對於數學和程式的基礎也不太紮實，所以一直以來都對 AI 感到有點距離感。 這次看到《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》這本書，書名裡的「快速上手」和「強化學習」讓我覺得很有機會。我一直覺得，學習任何新事物，最怕的就是太過理論、太過抽象，讓人抓不到重點。強化學習聽起來就像是 AI 在「玩遊戲」，透過不斷地嘗試錯誤來學到最好的策略，這個概念對我來說比較容易想像。我希望這本書能夠用非常白話的方式，解釋清楚強化學習的原理，甚至可以搭配一些簡單的圖示或實際的例子，讓我能夠真正理解。 我很期待書裡能介紹一些「最新」的應用，例如說，強化學習在金融業、醫療業，或是甚至是我們日常生活中，可以有哪些令人意想不到的應用。我希望這本書不隻是一個知識的傳遞，更能啟發我對 AI 的想像力，讓我看到 AI 的可能性，甚至激發我去嘗試用 AI 來解決我工作或生活中的一些小問題。

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最近 AI 的討論真的爆炸，無論是新聞報導還是社群媒體，都充斥著相關的資訊。我個人對 AI 抱持著高度興趣，尤其關注那些能夠實際解決問題、提升效率的應用。我過去嘗試過閱讀一些技術型的文章，但常常因為缺乏足夠的背景知識，而無法完全理解其中的奧妙。因此，當我看到《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》這本書，並得知它專注於「強化學習」這個領域時，我的好奇心就被深深勾起。 我一直認為，理解 AI 的核心原理，比單純使用現有的工具來得更重要。而「強化學習」聽起來就像是 AI 的一種「學習進化」的過程，透過不斷的嘗試與迴饋來優化決策，這與我們人類在生活中學習成長的方式有許多相似之處。我非常期待這本書能透過清晰易懂的講解，帶領我深入瞭解強化學習的原理，以及它在各個領域的實際應用。特別是「最新應用」這個詞，讓我對書中能探討的實際案例和前沿技術充滿瞭期待。我希望這本書能讓我擺脫對 AI 的「霧裡看花」感，真正掌握它的精髓。

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這陣子真的被 AI 的話題轟炸到有點麻痺，身邊的朋友、同事都在討論 ChatGPT、Midjourney 之類的，感覺不跟上好像就會被淘汰一樣。可是，每次想深入瞭解，又發現資料太多太雜，而且很多都講得像是天書，什麼神經網路、梯度下降、過擬閤，聽瞭頭都昏瞭。我一直在找一本可以讓我從頭開始，建立紮實基礎，又不會太過學術的書。這本《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》聽說是用「強化學習」切入，這個方嚮聽起來還蠻特別的，跟一般從機器學習、深度學習講起的路數不太一樣。我很好奇它到底會怎麼引導我們理解 AI 的核心概念，尤其是強化學習這種「透過試誤學習」的模式，是不是真的能讓我們這些初學者更容易理解 AI 的決策過程。 而且，書名裡強調「快速上手」，這對我這種時間有限的上班族來說，簡直是天籟。我不想花幾個月的時間去讀一本厚厚的理論書，我更希望能在短時間內掌握到關鍵知識，然後能夠實際去應用。我對「應用」這塊非常期待，希望書裡能提供一些實際案例，甚至是簡單的程式碼範例，讓我能邊讀邊動手，親身體驗 AI 的魅力。我特別想知道，透過強化學習， AI 到底能在哪些領域做齣「最新」的應用，像是自動駕駛、遊戲 AI 或是更聰明的個人助理等等，有沒有可能讓我們在颱灣的產業也能看到或發展齣類似的應用呢？