Глибоке навчання з підкріпленням на Python. OpenAI Gym і TensorFlow для профі. Судхарсан Равичандіран

Глибоке навчання підкріпляюче (Reinforcement Learning) Найпоширеніший і найпрогресивніший напрям штучного інтелекту.

Практичне вивчення RL на Python допоможе навчитися не тільки базові, але й передові алгоритми глибокого навчання з підкріпленням.

Ви почнете з основних принципів навчання з підкріпленням, OpenAI Gym и TensorFlow, Знайомтеся з марковськими ланцюгами, методом Монте-Карло і динамічним програмуванням, так що "страшні" абревіатури DQN, DRQN, A3C, PPO і TRPO скоро перестануть вас лякати. Ви дізнаєтеся про агентів, які вчаться на людських уподобаннях, DQfD, HER та багатьох інших останніх досягненнях RL.

Прочитавши книжку, ви здобудете знання і досвід, необхідні для реалізації навчання з підкріпленням і глибокого навчання з підкріпленням в реальних проектах, і увійдете в світ штучного інтелекту.

У цій книзі ви:

• Познайомтеся з основами методів, алгоритмів і елементів RL
• Навчіть агента за допомогою OpenAI Gym і Tensorflow
• Визнайте марковські процеси прийняття рішень, оптимальність Беллмана і навчання TD
• Навчіться вирішувати проблеми бандитів
• За допомогою алгоритмів глибокого навчання, таких, як RNN, LSTM і CNNN
• Створіть інтелектуальних агентів за допомогою алгоритму DRQN, які зможуть грати в Doom
• За допомогою DDPG навчите агентів грати в Lunar Lander 
• Відправте агента на автогонки, використовуючи метод DQN