实战人工智慧之深度强化学习:使用PyTorch ╳Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022

图书介绍


实战人工智慧之深度强化学习:使用PyTorch ╳Python

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著者
出版者 出版社:碁峰 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者 译者: 许郁文
出版日期 出版日期:2019/07/19
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

  以step by step的方式学习人工智慧的程式撰写

  最近,「人工智慧」、「深度学习」这类的关键字出现在的机会非常多,但能够实际动手做的人却非常少。本书以非研究者的一般读者为主要族群,希望带着各位读者边做边了解强化学习与深度强化学习,也会尽量介绍与解说可实际操作的程式码。只要您具备粗浅的程式设计经验以及初阶的线性代数知识,就能看懂本书的内容。

  透过本书,您将可以:

  .认识强化学习的概念与术语
  .学到策略梯度法、Sarsa、Q学习演算法的撰写方式
  .了解Anaconda的设定方法
  .利用PyTorch撰写深度学习的程式码,解决分类手写数字影像的MNIST课题
  .了解DQN演算法的撰写方法
  .利用深度学习演算法撰写倒立单摆系统
  .利用深度强化学习的A2C撰写打砖块游戏
  .利用AWS的GPU建置深度学习环境的方法
 

著者信息

作者简介

小川雄太郎


  隶属于株式会社电通国际资讯服务技术本部开发技术部,从事深度学习的机械学习相关技术研发、技术支援,也负责工作型态创新室的HR资料剖析业务。从明石工业高等专门学校、东京大学工学部毕业后,进入东京大学研究所神保、小谷研究室研究脑机能测量与计算理论的神经科学,2016年取得博士学位(科学)。曾担任东京大学特聘研究员,从2017年4月开始担任现职。

  .GitHub:github.com/YutaroOgawa/
  .Qiita:qiita.com/sugulu
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图书目录

第1章 强化学习的概要
1.1 机械学习的分类(监督式学习、非监督式学习、强化学习)
1.2 强化学习、深度强化学习的历史
1.3 深度强化学习的应用实例

第2章 以强化学习建置迷宫课题
2.1 Try Jupter的使用方法
2.2 建置迷宫与智能体
2.3 建置策略迭代法
2.4 整理价值迭代法的专业术语
2.5 建置Sarsa
2.6 建置Q学习

第3章 利用倒立单摆课题学习强化学习
3.1 于本地端电脑建置强化学习执行环境的方法
3.2 解说倒立单摆课题「CartPole」
3.3 说明多变数、连续值状态的表格表示法
3.4 撰写Q学习

第4章 利用PyTorch建置深度学习
4.1 神经网路与深度学习的历史
4.2 解说深度学习的计算方式
4.3 利用PyTorch撰写分类手写数字影像的MNIST课题

第5章 建置深度强化学习DQN
5.1 深度强化学习DQN(Deep Q-Network)的解说
5.2 建置DQN的四项重点
5.3 建置DQN(上篇)
5.4 建置DQN(下篇)

第6章 建置深度强化学习的进阶版
6.1 深度强化学习的演算法地图
6.2 建置DDQN(Double-DQN)
6.3 建置Dueling Network
6.4 建置Prioritized Experience Replay
6.5 建置A2C

第7章 于AWS的GPU环境建置打砖块游戏
7.1 解说打砖块游戏「Breakout」
7.2 于AWS建置使用GPU的深度学习的执行环境
7.3 学习Breakout之际的四项重要事项
7.4 A2C的建置(上篇)
7.5 A2C的建置(下篇)

图书序言



  近年来,听到强化学习、深度强化学习这些关键字的机会真的非常多,但「实际建置强化学习」的人却非常少。现在已是第三波AI的时代,市面上也有许多关于「深度学习」的书籍,但是将焦点放在强化学习或深度学习的书籍,内容往往偏向研究人员的学术研究。学术性的解说重视理论,也会仔细地说明公式与证明过程,但可供实际操作的程式码却不多,所以让非研究者的读者觉得难以一窥强化学习、深度强化学习的殿堂。

  本书以非研究者的一般读者为主要族群,希望带着各位读者边做边了解强化学习与深度强化学习,也会尽量介绍与解说可实际操作的程式码。本书的程式码皆可下载,希望大家能够跟着本书的程式码实作学习。

  强化学习与深度强化学习主要有两大用途,一者是建立机器人的控制规则,一者是建立如围棋、将棋这类对战游戏的战略。本书介绍的是控制规则的建置,而非围棋这类对战游戏的战略,不过对于想要建置对战游戏战略的读者而言,本书的内容虽然基本,却也能帮上不少忙。

  读者需具备的背景知识

  本书的读者应该都对强化学习、深度强化学习有兴趣,却不知道细节与建置的方法。要读懂本书的内容需要具备下列三项知识:
 
  .能看懂if、for陈述句

  .能自订方法(函数)

  .了解向量与矩阵的乘法

  换言之,只要具备粗浅的程式设计经验以及初阶的线性代数知识,就能读懂本书的内容。本书使用的程式语言为Python。虽然本书的内容连Python初学者都能看得懂,但有时碍于版面,无法一一说明琐碎的Python基础知识,建议Python初学者可另行参考网路资讯或Python入门书。

图书试读


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