Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомитесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием, так что «страшные» аббревиатуры DQN, DRQN, A3C, PPO и TRPO вскоре перестанут вас пугать. Вы узнаете об агентах, которые учатся на человеческих предпочтениях, DQfD, HER и многих других последних достижениях RL.
Прочитав книгу, вы приобретете знания и опыт, необходимые для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением в реальных проектах, и войдете в мир искусственного интеллекта.

После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

зарубежная компьютерная литература

программирование

искусственный интеллект

анализ данных

нейросети / нейронные сети

машинное обучение

динамическое программирование

язык Python

глубокое обучение

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи (pdf + epub)