Грессер Л. Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python
Скидка 5850Р
Книга "Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python" автора Лекса Грессера - это исчерпывающее руководство по теме глубокого обучения с подкреплением, представленное на практическом примере с использованием языка Python.
Автор начинает книгу с введения в основные концепции и методы глубокого обучения с подкреплением, описывая теоретические основы и практические применения этой техники в различных областях, таких как игровые приложения, роботика и автономные системы. Он также подробно объясняет различные алгоритмы и подходы, используемые в глубоком обучении с подкреплением, включая Q-обучение, глубокое Q-обучение, актор-критик и другие.
Книга включает множество практических заданий и примеров кода на языке Python, которые помогут читателю лучше понять и применить концепции, изученные в теоретической части. Также автор предлагает решения к заданиям, чтобы читатель мог проверить свои результаты и улучшить свое понимание.
Основные темы, рассмотренные в книге, включают в себя:
- Различные методы обучения с подкреплением
- Классические алгоритмы глубокого обучения с подкреплением
- Практические примеры и задания с использованием Python
- Использование библиотеки TensorFlow для глубокого обучения с подкреплением
- Применение глубокого обучения с подкреплением в игровых средах, роботике и автономных системах
Эта книга предназначена для студентов, специалистов по искусственному интеллекту, разработчиков программного обеспечения и всех, кто интересуется глубоким обучением с подкреплением. Она предоставляет материалы для начинающих, а также позволяет углубить свои знания и навыки для опытных пользователей.
Автор начинает книгу с введения в основные концепции и методы глубокого обучения с подкреплением, описывая теоретические основы и практические применения этой техники в различных областях, таких как игровые приложения, роботика и автономные системы. Он также подробно объясняет различные алгоритмы и подходы, используемые в глубоком обучении с подкреплением, включая Q-обучение, глубокое Q-обучение, актор-критик и другие.
Книга включает множество практических заданий и примеров кода на языке Python, которые помогут читателю лучше понять и применить концепции, изученные в теоретической части. Также автор предлагает решения к заданиям, чтобы читатель мог проверить свои результаты и улучшить свое понимание.
Основные темы, рассмотренные в книге, включают в себя:
- Различные методы обучения с подкреплением
- Классические алгоритмы глубокого обучения с подкреплением
- Практические примеры и задания с использованием Python
- Использование библиотеки TensorFlow для глубокого обучения с подкреплением
- Применение глубокого обучения с подкреплением в игровых средах, роботике и автономных системах
Эта книга предназначена для студентов, специалистов по искусственному интеллекту, разработчиков программного обеспечения и всех, кто интересуется глубоким обучением с подкреплением. Она предоставляет материалы для начинающих, а также позволяет углубить свои знания и навыки для опытных пользователей.