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• 200 1_ |a 强化学习实战 |A Qiang Hua Xue Xi Shi Zhan |e 从零开始制作AlphaGo围棋 |f 刘佳著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2023

• 215 __ |a 191页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 微课视频版

• 330 __ |a 本书通过基础理论和算法实践相结合，介绍了人工智能领域中的常见算法，并以围棋游戏作为媒介，介绍了人工智能算法的实现方法，并通过Keras和PyTorch框架实践人工智能算法中的深度强化学习内容。全书共10章，分别介绍围棋的基础知识、如何制作围棋软件、传统棋类智能算法、神经网络入门知识、如何实现围棋智能体程序、通用化围棋智能体程序、策略梯度算法、基于价值的深度学习网络(DQN)算法、Actor-Critic算法、如何实践AlphaGo和AlphaZero等知识，书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。

• 517 1_ |a 从零开始制作AlphaGo围棋 |A Cong Ling Kai Shi Zhi Zuo Alphago Wei Qi

• 606 0_ |a 人工智能 |A Ren Gong Zhi Neng |x 程序设计

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 刘佳 |A Liu Jia |4 著

• 801 _0 |a CN |b ZPHC |c 20230426

• 905 __ |a ZPHC |d TP18/364