Книга "Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи" (С.Равичандиран)

Книга "Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи" (С.Равичандиран)

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, познакомьтесь 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.
В этой книге вы:

- Познакомитесь с основами методов, алгоритмов и элементов RL
- Обучите агента с помощью OpenAI Gym и Tensorflow
- Освоите марковские процессы принятия решений, оптимальность Беллмана и обучение TD
- Научитесь решать проблемы многоруких бандитов
- Овладеете алгоритмами глубокого обучения, такими как RNN, LSTM и CNN
- Создадите интеллектуальных агентов с помощью алгоритма DRQN, которые смогут играть в Doom
- С помощью DDPG научите агентов играть в Lunar Lander
- Отправите агента на автогонки, используя метод DQN

подробнее ...

Артикул\Код товара : #565281

no photo
42.48руб.

На складе: Нет на складе

Артикул\Код товара
#565281

Технические характеристики Книга "Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи" (С.Равичандиран)

1 Краткое наименование Книга "Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи" (С.Равичандиран)
2 Описание 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, познакомьтесь 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.
В этой книге вы:

- Познакомитесь с основами методов, алгоритмов и элементов RL
- Обучите агента с помощью OpenAI Gym и Tensorflow
- Освоите марковские процессы принятия решений, оптимальность Беллмана и обучение TD
- Научитесь решать проблемы многоруких бандитов
- Овладеете алгоритмами глубокого обучения, такими как RNN, LSTM и CNN
- Создадите интеллектуальных агентов с помощью алгоритма DRQN, которые смогут играть в Doom
- С помощью DDPG научите агентов играть в Lunar Lander
- Отправите агента на автогонки, используя метод DQN
3 Размеры упаковки (измерено в НИКСе) 23.3 x 16.6 x 1.4 см
4 Вес брутто (измерено в НИКСе) 0.42 кг
5 Автор Равичандиран С.
6 Серия Библиотека программиста
7 ISBN 978-5-4461-1251-7
8 Количество страниц 320
9 Год издания 2020
10 Обложка Мягкая обложка
11 Издательство ПИТЕР
12 Рекомендуемый возраст 16+
13 Торклиз/Инфо:ПИТЕР_vndr_site_краткое_описание 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, познакомьтесь 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.
В этой книге вы:

- Познакомитесь с основами методов, алгоритмов и элементов RL
- Обучите агента с помощью OpenAI Gym и Tensorflow
- Освоите марковские процессы принятия решений, оптимальность Беллмана и обучение TD
- Научитесь решать проблемы многоруких бандитов
- Овладеете алгоритмами глубокого обучения, такими как RNN, LSTM и CNN
- Создадите интеллектуальных агентов с помощью алгоритма DRQN, которые смогут играть в Doom
- С помощью DDPG научите агентов играть в Lunar Lander
- Отправите агента на автогонки, используя метод DQN

Xарактеристики, комплект поставки и внешний вид данного товара могут отличаться от указанных или могут быть изменены производителем без отражения в каталоге.

2021-12-06 14:35:08 2025-09-23 11:51:17 АКТУАЛЕН

Производитель/Адрес: Планет Технолоджи Корпорейшн. 11Ф.,
Не 96МетроМинqуан РД., К Синьдянь Н., Новый Тайбэй 231, Тайвань (Р. О. Ц)С.
АОС Интернешнл (Европ) БВ, Барбара Строззилан 386 НЛ-1083 Амстердам, НидерландыAOC International (Europe) BV, Barbara Strozzilaan 386 NL-1083 HN Amsterdam The Netherlands 
Страна производства: Китай 
Импортер: ООО Гигамаркет г.Минск, ул. Грибоедова 1-191 

В папку сравнения
На нашем сайте используются файлы cookie и другие технологии, которые позволяют нам и нашим партнерам идентифицировать вас, а также изучать, как вы используете веб-сайт. Дальнейшее использование этого сайта подразумевает ваше согласие на использование этих технологий.