本書有DRM加密保護,需使用HyRead閱讀軟體開啟
  • 實戰人工智慧之深度強化學習:使用PyTorch x Python
  • 點閱:212
  • 譯自:つくりながら学ぶ!深層強化学習:PyTorchによる実践プログラミング
  • 作者: 小川雄太郎著 , 許郁文譯
  • 出版社:碁峰資訊
  • 出版年:2019[民108]
  • ISBN:9789865023324; 9789865021900
  • 格式:JPG
  • 附註:原紙本書ISBN: 9789865021900

內容簡介
以step by step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


作者簡介
 
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.com/YutaroOgawa/
.Qiita:qiita.com/sugulu


  • 前言(第iii頁)
  • 第 1 章 強化學習的概要(第1頁)
    • 1.1 機器學習的分類(監督式學習、非監督式學習、強化學習)(第2頁)
    • 1.2 強化學習、深度強化學習的歷史(第7頁)
    • 1.3 深度強化學習的應用實例(第12頁)
  • 第 2 章 以強化學習建置迷宮課題(第17頁)
    • 2.1 Try Jupter 的使用方法(第18頁)
    • 2.2 建置迷宮與智能體(第25頁)
    • 2.3 建置策略迭代法(第35頁)
    • 2.4 整理價值迭代法的專業術語(第46頁)
    • 2.5 建置 Sarsa(第50頁)
    • 2.6 建置 Q 學習(第57頁)
  • 第 3 章 利用倒立單擺課題學習強化學習(第65頁)
    • 3.1 於本地端電腦建置強化學習執行環境的方法(第66頁)
    • 3.2 解說倒立單擺課題「CartPole」(第72頁)
    • 3.3 說明多變數、連續值狀態的表格表示法(第77頁)
    • 3.4 撰寫 Q 學習(第80頁)
  • 第 4 章 利用 PyTorch 建置深度學習(第89頁)
    • 4.1 神經網路與深度學習的歷史(第90頁)
    • 4.2 解說深度學習的計算方式(第98頁)
    • 4.3 利用 PyTorch 撰寫分類手寫數字影像的 MNIST 課題(第103頁)
  • 第 5 章 建置深度強化學習 DQN(第119頁)
    • 5.1 深度強化學習 DQN(Deep Q-Network)的解說(第120頁)
    • 5.2 建置 DQN 的四項重點(第123頁)
    • 5.3 建置 DQN(上篇)(第125頁)
    • 5.4 建置 DQN(下篇)(第137頁)
  • 第 6 章 建置深度強化學習的進階版(第143頁)
    • 6.1 深度強化學習的演算法地圖(第144頁)
    • 6.2 建置 DDQN(Double-DQN)(第147頁)
    • 6.3 建置 Dueling Network(第158頁)
    • 6.4 建置 Prioritized Experience Replay(第162頁)
    • 6.5 建置 A2C(第176頁)
  • 第 7 章 於 AWS 的 GPU 環境建置打磚塊遊戲(第191頁)
    • 7.1 解說打磚塊遊戲「Breakout」(第192頁)
    • 7.2 於 AWS 建置使用 GPU 的深度學習的執行環境(第198頁)
    • 7.3 學習 Breakout 之際的四項重要事項(第213頁)
    • 7.4 A2C 的建置(上篇)(第220頁)
    • 7.5 A2C 的建置(下篇)(第232頁)
  • 結語(第243頁)
  • 謝辭(第245頁)
  • 作者簡介(第246頁)
紙本書 NT$ 500
單本電子書
NT$ 350

還沒安裝 HyRead 3 嗎?馬上免費安裝~
QR Code