深度强化学习图解 强化学习入门书,AIGC 的技术秘密,奇妙解释复杂的RL概念。结合大量案例和应用程序,图文并茂指导你构建深度学习体系。
深度强化学习(Deep Reinforcement Leaming,DRL) 是深度学习和强化学习的巧 妙结合,是一种新兴的通用人工智能技术,是人工智能迈向智能决策的重要一步,是机器学习的热点,潜力无限,典型的成功案例是DeepMind AlphaGo和OpenAI Five。深度强化学习可看作在深度学习非线性函数超强拟合能力下,构成的一种新增强算法。目前就深度强化学习而言,需要从三个方面进行积累:,深度强化学习的理论基础:第二,深度强化学习的仿真平台:第三,产业落地的项目和产品。 从深度强化学习库以及框架看,学术界PyTorch和工业界Tensor Flow深度学习框架都将前沿成果集成进来。目前已有一些经典的深度强化学习文献和著作,但将深度强化学习理论、工具和实战相结合的著作还是很少,本书的出版恰好填补了这方面的空白。 本书图文并茂地对晦涩难懂的深度强化学习理论进行描述,并结合大
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机器学习图解 优达学城创始人Sebastian Thrun作序推荐,机器学习布道者、Google和Apple前工程师Luis G. Serrano 倾情分享:以图形的方式讲解机器学习经典算法和技术。
目前,该领域中将理论与实践相结合、通俗易懂的著作较少。机器学习是人工智能的一部分,很多初学者往往把机器学习和深度学习作为人工智能入门的突破口,非科班出身的人士更是如此。当前,国内纵向复合型人才和横向复合型人才奇缺;具有计算机背景的人才主要还是以传统人工智能研究为主,跨学科人才较少。非科班人员在将机器学习应用于自己的研究时,往往对理论理解不透彻,且编程能力不足。针对这一现象,译者长期与出版社合作,翻译了一些经典实用、符合实际需求的著作,借此帮助人工智能、机器学习等相关领域的人士(包括非专业人士)使用机器学习解决自己所在领域的问题。 《机器学习图解》就是这样的著作!本书作者拥有密歇根大学数学博士学位,曾担任Google和Apple工程师,是机器学习布道者。本书是他这些年的成果结晶。本书将理论与实践
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Copilot和ChatGPT编程体验:挑战24个正则表达式难题 ChatGPT和Copilot对战程序员,鹿死谁手?且看本书解答!
GPT技术威胁论存在吗? 的确存在。有矛就有盾。那么,人类应该怎么解决这些问题?译者认为 打败魔法的永远是魔法 ,需要从AI道德和法律层面来约束使用新技术的主体,同时要研发更好的技术来遏制AI存在的漏洞和风险。 本著作基于GitHub的Copilot或OpenAI的ChatGPT,采用交互方式,实现人与AI之间的对战和博弈,并对AI的回答做了深入分析。这里,译者想提醒读者,对战和博弈不是人与AI的对抗,更多的是两者的思想交流,Copilot或ChatGPT作为一种编程工具,来辅助人类完成更复杂的任务和计算,最终与AI达成 和解 。 最后,译者认为,AI技术可能会代替人类的一些工作,甚至做的比人类要好,这是不可否认的客观事实,毕竟大模型背后是从人类己有的知识库中挖掘和分析出的结果,知识储备量远超普通人。但并不意味着人类就只能 躺平 ,无能为力了;相反,我们要在利用好AI
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概率图模型原理与应用(第2版) 中国海洋大学数学科学学院许艳教授作序推荐,概率机器学习和人工智能可解释性领域不可多得的主题著作。随书赠送附录、词汇表、缩略语、符号、参考文献,获取地址见书封底二维码。
《概率图模型原理与应用:第2版》反映了PGM的理论基础与进展。取材精炼,层次分明,是一-本很好的关于PGM的专业书籍。同时结合了大量的案例分析与代码算例,使得初学者能快速掌握前沿的PGM理论。本书的翻译与出版能进一步推进国内 人工智能算法领域的研究与应用。本书对想了解PGM理论的研究者、开发者、决策者和使用者来讲,都是一部很好的参考书。
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