MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：7
- 题名/责任者:
- 深度学习与围棋/(美) 马克斯·帕佩拉, 凯文·费格森著 赵普明译
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2021
- ISBN及定价:
- 978-7-115-55146-7/CNY99.00
- 载体形态项:
- 312页:图;24cm
- 丛编项:
- 深度学习系列
- 个人责任者:
- 帕佩拉 (Pumperla, Max) 著
- 个人责任者:
- 费格森 (Ferguson, Kevin) 著
- 个人次要责任者:
- 赵普明 译
- 学科主题:
- 人工智能-应用-围棋
- 中图法分类号:
- G891.3
- 中图法分类号:
- G891.3-39
- 出版发行附注:
- 由Manning Publications Co.授权出版
- 责任者附注:
- 马克斯·帕佩拉和凯文·费格森, 都是经验丰富的深度学习专家, 拥有丰富的分布式系统和数据科学 方面的知识。
- 提要文摘附注:
- 这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来最重大的突破之一AlphaGo, 将其背后的技术和原理娓娓道来, 并配合一套基于BetaGo的开源代码, 带领读者从零开始一步步实现自己的AlphaGo。本书侧重实践, 深入浅出, 庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得非常平易近人、触手可及, 内容非常精彩。全书共分为3个部分: 第一部分介绍机器学习和围棋的基础知识, 并构建一个最简围棋机器人, 作为后面章节内容的基础 ; 第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术, 包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习, 以及强化学习的几个高级技巧, 包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法3类技术 ; 第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起, 并最终引导读者实现自己的AlphaGo, 以及改进版本AlphaZero。读完本书之后, 读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解, 为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。本书不要求读者对AI或围棋有任何了解, 只需要了解基本的Python语法以及基础的线性代数和微积分知识即可。
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