Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии

анная книга представляет собой углубленное практическое руководство, которое позволит читателям освоить методы глубокого обучения на уровне, достаточном для развертывания готовых решений. Прочитав книгу, вы сможете быстро приступить к работе с библиотекой TensorFlow и заняться оптимизацией архитектур глубокого обучения

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

"Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей" - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов

Глубокое обучение - это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей - технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники - вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению. "Грокаем глубокое обучение" научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!

Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сферах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного интеллекта, о которых вы знаете из новостей, основаны на глубоком обучении • Понимание этого предмета полезно как предпринимателям, внедряющим данную технологию в своем бизнесе, так и студентам, исследователям и просто всем, кто проявляет любопытство и хочет больше узнать о потенциале искусственного интеллекта, нейросетях, машинном обучении • Джон Д. Келлехер — профессор компьютерных наук в Технологическом университете Дублина с более чем двадцатилетним опытом исследований и преподавания в области искусственного интеллекта, обработки естественных языков и машинного обучения. Он — автор сотен научных статей и точно знает, как простым языком преподнести сложные темы, чтобы они стали понятны неспециалистам