Подождите...Книга Равичандиран С. Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи. ПИТЕР, 2020 год издания <978-5-4461-1251-7>
Книга "Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи" (С.Равичандиран)
Артикул: #565281
Сравнить
Назад
Вперед
Оформить заказ в городе: СТАВРОПОЛЬ
Нет в наличии
пн-пт: 10:00-19:00; сб: 10:00-15:00; вс: выходной
Позиции временно нет на складе, но со временем она может вновь появиться в продаже. Вы можете cоздать оповещение о приходе товара, чтобы получить письмо с уведомлением о поступлении товара в продажу.
- Характеристики
- Видео
- Опции и расходники
- Примеры фотографий
- Отзывы (нет)
- Оставить отзыв
- Тесты
- Информация
Характеристики
| Основные характеристики | |
| Серия | Библиотека программистанайти похожую книгу |
| Издательство | ПИТЕР |
| Автор | Равичандиран С. |
| Название | Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи |
| Год издания | 2020 |
| Формат книги | 165 x 233 мм |
| Обложка | Мягкая обложка |
| Количество страниц | 320 |
| Рекомендуемый возраст | 16+ |
| ISBN | 978-5-4461-1251-7 |
| 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 |
| Прочие характеристики | |
| Страна изготовления товара | Россия |
| Логистика | |
| Размеры (ширина x высота x глубина) | 165 х 233 х 15 мм |
| Вес | 0.419 кг |
| Размеры упаковки (измерено в НИКСе) | 23.3 x 16.6 x 1.4 см |
| Вес брутто (измерено в НИКСе) | 0.42 кг |
| Служебные | |
| 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 |
Характеристики, комплект поставки и внешний вид данного товара могут отличаться от указанных или могут быть изменены производителем без отражения в каталоге НИКС - Компьютерный Супермаркет.
Информация о ценах товара и комплектации указанная на сайте не является офертой в смысле, определяемом положениями ст. 435 Гражданского Кодекса РФ.
Отзывы
Отзывов еще нет, ваш может стать первым!
