【作　者】（美）马克斯·帕佩拉（Max Pumperla），（美）凯文·费格森（Kevin Ferguson）著
【丛书名】深度学习系列
【形态项】 312
【出版项】 北京：人民邮电出版社 , 2021.03
【ISBN号】978-7-115-55146-7
【中图法分类号】G891.3-39
【主题词】人工智能-应用-围棋
【参考文献格式】 （美）马克斯·帕佩拉（Max Pumperla），（美）凯文·费格森（Kevin Ferguson）著. 深度学习与围棋. 北京：人民邮电出版社, 2021.03.
内容提要:
这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来最重大的突破之一AlphaGo，将其背后的技术和原理娓娓道来，并配合一套基于BetaGo的开源代码，带领读者从零开始一步步实现自己的AlphaGo。本书侧重实践，深入浅出，庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得非常平易近人、触手可及，内容非常精彩。全书共分为3个部分:第一部分介绍机器学习和围棋的基础知识，并构建一个最简围棋机器人，作为后面章节内容的基础;第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术，包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习，以及强化学习的几个高级技巧，包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法3类技术;第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起，并最终引导读者实现自己的AlphaGo，以及改进版本AlphaZero。读完本书之后，读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解，为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。本书不要求读者对AI或围棋有任何了解，只需要了解基本的Python语法以及基础的线性代数和微积分知识即可。

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