《實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python》 - 小川雄太郎 - Meg Book Store

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『繁體書』實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python

書城自編碼： 3384875
分類：繁體書 →台灣書
作者：小川雄太郎譯者：許郁文
國際書號(ISBN)： 9789865021900
出版社：碁峰
出版日期： 2019-07-19
版次：初版
頁數/字數： 256頁
書度/開本： 17x23x1.28cm

售價：HK$ 151.6

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內容簡介：

以stepbystep的方式學習人工智慧的程式撰寫
最近，「人工智慧」、「深度學習」這類的關鍵字出現在的機會非常多，但能夠實際動手做的人卻非常少。本書以非研究者的一般讀者為主要族群，希望帶著各位讀者邊做邊了解強化學習與深度強化學習，也會盡量介紹與解說可實際操作的程式碼。只要您具備粗淺的程式設計經驗以及初階的線性代數知識，就能看懂本書的內容。
透過本書，您將可以：
．認識強化學習的概念與術語
．學到策略梯度法、Sarsa、Q學習演算法的撰寫方式
．了解Anaconda的設定方法
．利用PyTorch撰寫深度學習的程式碼，解決分類手寫數字影像的MNIST課題
．了解DQN演算法的撰寫方法
．利用深度學習演算法撰寫倒立單擺系統
．利用深度強化學習的A2C撰寫打磚塊遊戲
．利用AWS的GPU建置深度學習環境的方法

關於作者：

小川雄太郎
隸屬於株式會社電通國際資訊服務技術本部開發技術部，從事深度學習的機械學習相關技術研發、技術支援，也負責工作型態創新室的HR資料剖析業務。從明石工業高等專門學校、東京大學工學部畢業後，進入東京大學研究所神保、小谷研究室研究腦機能測量與計算理論的神經科學，2016年取得博士學位（科學）。曾擔任東京大學特聘研究員，從2017年4月開始擔任現職。
．GitHub：github.comYutaroOgawa
．Qiita：qiita.comsugulu

第1章強化學習的概要
1.1機械學習的分類（監督式學習、非監督式學習、強化學習）
1.2強化學習、深度強化學習的歷史
1.3深度強化學習的應用實例
第2章以強化學習建置迷宮課題
2.1TryJupter的使用方法
2.2建置迷宮與智能體
2.3建置策略迭代法
2.4整理價值迭代法的專業術語
2.5建置Sarsa
2.6建置Q學習
第3章利用倒立單擺課題學習強化學習
3.1於本地端電腦建置強化學習執行環境的方法
3.2解說倒立單擺課題「CartPole」
3.3說明多變數、連續值狀態的表格表示法
3.4撰寫Q學習
第4章利用PyTorch建置深度學習
4.1神經網路與深度學習的歷史
4.2解說深度學習的計算方式
4.3利用PyTorch撰寫分類手寫數字影像的MNIST課題
第5章建置深度強化學習DQN
5.1深度強化學習DQN（DeepQ-Network）的解說
5.2建置DQN的四項重點
5.3建置DQN（上篇）
5.4建置DQN（下篇）
第6章建置深度強化學習的進階版
6.1深度強化學習的演算法地圖
6.2建置DDQN（Double-DQN）
6.3建置DuelingNetwork
6.4建置PrioritizedExperienceReplay
6.5建置A2C
第7章於AWS的GPU環境建置打磚塊遊戲
7.1解說打磚塊遊戲「Breakout」
7.2於AWS建置使用GPU的深度學習的執行環境
7.3學習Breakout之際的四項重要事項
7.4A2C的建置（上篇）
7.5A2C的建置（下篇）

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