الوصف
التعلم المعزز العميق عملياً من تأليف ماكسيم لابان هو دليل شامل لطرق التعلم المعزز الحديثة. يغطي الكتاب مجموعة من المواضيع، بما في ذلك الشبكات العميقة Q، وتكرار القيمة، وتدرجات السياسات، وTRPO، وAlphaGo Zero. سيتعلم القراء كيفية تطبيق هذه التقنيات لحل مشاكل معقدة في العالم الحقيقي باستخدام التعلم العميق. يقدم الكتاب مقدمة لأساسيات التعلم المعزز، مما يمكّن القراء من برمجة وكلاء تعلم ذكيين لمهام متنوعة. يتضمن أمثلة عملية مثل تنفيذ Q-learning في بيئات 'عالم الشبكة'، وتدريب الوكلاء لتداول الأسهم، وهزيمة ألعاب أركيد أتا ري باستخدام تكرار القيمة. بالإضافة إلى ذلك، يستكشف الكتاب أحدث أبحاث التعلم المعزز العميق، بما في ذلك الدردشة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. بينما يُفترض وجود بعض الطلاقة في بايثون وبعض الأساليب الأساسية للتعلم العميق، لا يُطلب معرفة سابقة بالتعلم المعزز. تم نشر الكتاب بواسطة Packt Publishing في عام 2018، ولكن هناك إصدار أحدث تم تحديثه لعام 2020 متاح، يقدم فصولاً إضافية حول طرق الوكلاء المتعددين والتعلم المعزز في الروبوتات.
- الفئةالتعليم والبحث
تفاصيل الكتاب
استكشاف التعلم المعزز العميق من المبادئ الأساسية
تقييم طرق التعلم المعزز البارزة مثل TRPO وPPO
تعلم عمليات اتخاذ القرار ماركوف كأساس للتعلم المعزز
تنفيذ Q-learning في بيئات 'عالم الشبكة'
تدريب الوكلاء لتداول الأسهم باستخدام OpenAI Gym
هزيمة ألعاب أتا ري باستخدام تكرار القيمة
تعليم الوكلاء للعب Connect4 باستخدام AlphaGo Zero
استكشاف أبحاث الدردشة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
لمن هذا الكتاب
- وكيل تداول الأسهم
- استراتيجيات ألعاب أتا ري
- أسلوب اللعب Connect4
- الدردشة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
- بيئات عالم الشبكة
