Învățarea profundă și jocul de Go

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru abordarea sa practică a predării învățării automate prin prisma construirii unei AI pentru jocul Go. Cititorii apreciază explicațiile sale clare, relevanța atât pentru dezvoltatori, cât și pentru jucătorii de Go, precum și exemplele practice de programare. Cu toate acestea, mai mulți utilizatori s-au confruntat cu provocări semnificative legate de compatibilitatea codului, lipsa comentariilor detaliate și profunzimea în anumite domenii. În general, este recomandat pentru cei care au o bază solidă în programare și un interes în învățarea profundă.

Abordare practică și captivantă a învățării machine learning prin Go.

Explicații clare ale subiectelor complexe, cum ar fi Deep Reinforcement Learning.

(pe baza a 15 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Deep Learning and the Game of Go

Conținutul cărții:

Rezumat

Deep Learning and the Game of Go vă învață cum să aplicați puterea învățării profunde la sarcini complexe de raționament prin construirea unei AI care joacă Go. După ce vă expune bazele învățării automate și profunde, veți folosi Python pentru a construi un robot și apoi îl veți învăța regulile jocului.

Prefață de Thore Graepel, DeepMind.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Jocul antic de strategie Go este un studiu de caz incredibil pentru inteligența artificială. În 2016, un sistem bazat pe învățarea profundă a șocat lumea Go prin înfrângerea unui campion mondial. La scurt timp după aceea, AlphaGo Zero actualizat a zdrobit robotul original, folosind învățarea profundă prin consolidare pentru a stăpâni jocul. Acum, puteți învăța aceleași tehnici de învățare profundă construindu-vă propriul robot Go.

Despre carte

Învățarea profundă și jocul Go introduce învățarea profundă, învățându-vă să construiți un robot câștigător la Go. Pe măsură ce progresați, veți aplica tehnici și strategii de instruire din ce în ce mai complexe folosind biblioteca de învățare profundă Python Keras. Vă veți bucura să vă vedeți robotul stăpânind jocul Go și, pe parcurs, veți descoperi cum să vă aplicați noile abilități de învățare profundă la o gamă largă de alte scenarii.

Ce este în interior

⬤ Construiți și predați un AI de joc care se îmbunătățește singur.

⬤ Îmbunătățiți sistemele clasice de IA pentru jocuri cu ajutorul învățării profunde.

⬤ Implementați rețele neuronale pentru învățarea profundă.

Despre cititor

Tot ce aveți nevoie sunt abilități de bază în Python și matematică la nivel de liceu. Nu este necesară experiență în învățarea profundă.

Despre autor

Max Pumperla și Kevin Ferguson sunt specialiști cu experiență în deep learning, calificați în sisteme distribuite și știința datelor. Împreună, Max și Kevin au construit robotul open source BetaGo.

Tabla de conținut

PARTEA 1 - FUNDAMENTE.

⬤ În direcția învățării profunde: o introducere în învățarea automată.

⬤ Go ca o problemă de învățare automată.

⬤ Implementarea primului dvs. robot Go.

PARTEA 2 - ÎNVĂȚAREA AUTOMATĂ ȘI INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ ÎN JOCURI.

⬤ Jocuri cu căutarea în arbori.

⬤ Începerea cu rețelele neuronale.

⬤ Proiectarea unei rețele neuronale pentru datele Go.

⬤ Învățarea din date: un robot de învățare profundă.

⬤ Dezvoltarea roboților în mediul natural.

⬤ Învățarea prin practică: învățarea prin consolidare.

⬤ Învățarea prin consolidare cu gradienți de politică.

⬤ Învățarea prin consolidare cu metode valorice.

⬤ Învățarea prin consolidare cu metode actor-critic.

PARTEA 3 - MAI MULT DECÂT SUMA PĂRȚILOR SALE.

⬤ AlphaGo: Reunirea tuturor elementelor.

⬤ AlphaGo Zero: Integrarea căutării în arbori cu învățarea prin consolidare.