Fundamenty Głębokiego Uczenia Wzmocnionego: Teoria i Praktyka w Pythonie
Dostępny
206.21 zł
najniższa cena z ostatnich 30 dni:
206.21 zł
Liczba sztuk:
z 30 sztuk
poproś o fakturę proforma
dodaj
do obserwowanych
do obserwowanych
od 8,99 zł
koszt dostawy
koszt dostawy
śr, 6 sie
u Ciebie
u Ciebie
14 dni
na odstąpienie
na odstąpienie
Odkryj tajniki głębokiego uczenia wzmocnionego z książką 'Fundamenty Głębokiego Uczenia Wzmocnionego: Teoria i Praktyka w Pythonie'. Idealna dla programistów i entuzjastów sztucznej inteligencji.
Opis
Książka 'Fundamenty Głębokiego Uczenia Wzmocnionego: Teoria i Praktyka w Pythonie' autorstwa Laury Graesser oraz Kenga Wah Loon to nieocenione źródło dla każdego, kto pragnie zgłębić temat sztucznej inteligencji i jej zastosowań. Ta publikacja, przeznaczona dla osób z różnych środowisk, od studentów po doświadczonych programistów, jest doskonałym przewodnikiem po złożoności algorytmów głębokiego uczenia wzmocnionego. Książka zawiera zarówno teoretyczne, jak i praktyczne aspekty, co pozwala czytelnikom nie tylko zrozumieć podstawowe koncepcje, ale także stosować je w praktyce. Na 379 stronach znajdziesz szereg przykładów, które pomogą Ci w nauce Pythona oraz aplikacji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Autorzy prowadzą Cię przez proces od podstawowych pojęć po bardziej skomplikowane techniki, takie jak Q-learning i sieci neuronowe. Dzięki zastosowaniu podejścia opartego na praktycznych ćwiczeniach, czytelnik ma szansę aktywnie uczestniczyć w procesie nauki, co zdecydowanie zwiększa efektywność przyswajania wiedzy.
Książka jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i bardziej zaawansowanych programistów. Jej język jest przystępny, a przykłady bazujące na prawdziwych danych sprawiają, że teoria staje się zrozumiała i konkretna. Dzięki licznym ilustracjom i kodom źródłowym, czytelnicy mogą samodzielnie eksperymentować i wprowadzać w życie omawiane koncepcje. 'Fundamenty Głębokiego Uczenia Wzmocnionego' to nie tylko książka, to kompleksowy kurs, który przybliża najważniejsze mechanizmy dotyczące sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego. Dowiesz się, jak modelować problemy wykorzystując uczenie wzmocnione, a także poznasz kluczowe narzędzia, takie jak OpenAI Lab i DeepMind. Pozwoli to na rozwinięcie umiejętności, które są pożądane w dzisiejszym rynku pracy.
Praktyczne wprowadzenie do AI
Książka oferuje praktyczne przykłady i ćwiczenia, które pomagają w przyswajaniu wiedzy na temat sztucznej inteligencji.
Teoria zrozumiała dla każdego
Zawiera przystępne wprowadzenie w teoretyczne podstawy uczenia wzmocnionego, co czyni ją idealną dla początkujących.
Zróżnicowane podejścia do nauki
Znajdziesz różne techniki i podejścia, które umożliwiają eksperymentowanie z Pythona oraz algorytmami głębokiego uczenia.
Przyszłość technologii jest związana z rozwojem sztucznej inteligencji, a książka 'Fundamenty Głębokiego Uczenia Wzmocnionego: Teoria i Praktyka w Pythonie' stanowi doskonałe wejście w ten fascynujący świat. Zrozumienie i umiejętność stosowania algorytmów głębokiego uczenia wzmocnionego otwierają drzwi do wielu możliwości kariery w inżynierii danych i AI. Być może to właśnie dzięki tej książce zaczniesz swoją przygodę z nowoczesnymi technologiami, które już teraz zmieniają świat. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, czy specjalistą IT, lektura ta na pewno dostarczy Ci wiele cennych informacji. Nie przegap okazji, by stać się częścią rewolucji technologicznej – zainwestuj w swoją wiedzę już dziś!
Parametry
Format
papier
Data_publikacji
2020-01-01
Pytania i odpowiedzi
Brak pytań i odpowiedzi
Pliki do pobrania
Zobacz także
Świetna książka Znalazłem to dokładnie to, czego szukałem. Książka jest starannie napisana, a kluczowe koncepcje zostały bardzo dobrze ujęte. Warto przeczytać ją przed pracami Suttona i Bartona.
Praktyczne wprowadzenie do uczenia wzmacnianego, ale kod w Pythonie już nieaktualny Książka "Uczenie wzmacniane: wprowadzenie" autorstwa Barto i Sutton koncentruje się na teorii, podczas gdy ta pozycja ma na celu bardziej praktyczne podejście, korzystając z przykładów w Pythonie. Tekst jest napisany w przystępny sposób, jasno przedstawia główne koncepcje uczenia wzmacnianego i łączy je z implementacjami w Pythonie. Niestety, przykłady kodu były aktualne w momencie wydania w 2019 roku, jednak od tego czasu wiele się zmieniło. Python się rozwinął, a Gym zmieniło nazwę na Gymnasium, natomiast inne biblioteki mają już nowe wersje. Repozytorium GitHub książki nie było aktualizowane od jej wydania, co czyni je nieużytecznym w obecnej formie. Z drugiej strony, eksperymentowanie z kodem zwiększy zrozumienie zarówno uczenia wzmacnianego, jak i Pythona. Jeśli szukasz gotowych przykładów, które pozwolą skupić się tylko na teorii, ta książka nie spełni Twoich oczekiwań, gdyż opiera się głównie na przykładach w Pythonie.
Najbardziej szczegółowa książka o DRL jaką miałem To zwięzłe wprowadzenie do algorytmów DRL z przykładami na SLM Lab. Zdecydowanie łatwiejsza do zrozumienia niż prace Suttona i Bartona.
Wszechstronne podejście! Książka dostarcza wszelkich podstaw DRL. Wyjaśnienia są krótkie, a jednocześnie bardzo jasne. Bez marnowania czasu, autorzy przechodzą od razu do istoty zagadnienia, podając przydatne materiały do dalszego zgłębiania tematu. Jakość papieru jest zadowalająca, jednak źródło kodu nie jest pomocne. Gdy już zrozumiesz temat, implementacja staje się bardzo prosta.
Dobre treści, słaba jakość papieru Bardzo lubię tę książkę. Doskonale wyjaśnia wszystkie koncepcje, ale żałuję, że papier jest niskiej jakości.