【下载】深度学习与围棋实战书籍《Deep Learning and the Game of Go》

2017 年 12 月 13 日 专知 专知内容组(编)

【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习与围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用,教您如何打造自己的围棋机器。


在在2016年初,大部分围棋(Go)的玩家都会告诉你,一台机器永远不会打败围棋世界冠军。 然后,Google的AlphaGo AI以3-0击败了全球最强的选手柯洁。 六个月后,Alpha Go Zero以89-11击败了AlphaGo. AlphaGo对深度学习系统来说是一个令人难以置信的成就,AlphaGo也是一个引人入胜的话题。


“深度学习”和“围棋游戏”开启了深度学习和人工智能的世界,教您如何打造自己的围棋机器。 您将探索像神经网络和强化学习这样的重要的深度学习想法,甚至可以将您的Go游戏提升一两个点。 AI专家和围棋爱好者Max Pumperla和Kevin Ferguson带领您一步步建立您的围棋机器人,把它从永远的失败者训练成强大的围棋手。


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图书介绍




关于该技术

围棋(GO)是一个古老的战略游戏,学习比国际象棋要简单得多,同时也难以掌握,因为玩家在每一回合中都有更多的潜在动作。 (国际象棋有20个可能的开局动作,围棋有361个!)使用传统的编程技术来构建一个合格的下棋机器几乎是不可能的,更不用说赢了。通过使用先进的AI技术,尤其是深度学习和强化学习,您可以训练您的Go机器人关于游戏的规则和战术。因为深度学习系统越用越好,你会发现它会从一直失败发展成为无与伦比的战略家!


关于该书

“深度学习”和“围棋游戏”将教你如何通过构建一个围棋游戏AI,将深度学习的力量应用于复杂的人情推理任务中。在教你机器和深度学习的基础之后,你将使用Python来构建一个机器人,然后教它游戏的规则。关于围棋的所有知识都包括在内,从游戏的运作,到检查非法动作,从损失中学习,实施制胜策略。


随着规则的降低和深入的强化学习,你会在Keras的帮助下把你的机器人变成一个高手。您将会实时看到,随着您应用新的学习技巧和更复杂的策略,您的机器人将成为更好的玩家。你会惊奇,因为你的AI是用自己需要的技能来武装自己。不用多久,你就会被GO一次次地击败!


书中介绍了什么

  • 神经网络入门

  • 建立你的AI AI

  • 改进你的Go-bot

  • 强化学习


关于读者

没有深度学习的经验要求。需要的只是高中数学和基本的Python技能。这本书也能教你如何玩Go。


关于作者

Max Pumperla是一名数据科学家和工程师,专门研究深度学习及其应用。他目前在Skymind担任深度学习工程师,是深度学习平台aetros.com的联合创始人。 


Kevin Ferguson在分布式系统和数据科学方面拥有18年的经验。他是Honor的数据科学家,在Google和Meebo等公司工作过。 Max和Kevin一起是betago的合着者,betago是Python中开发的极少数开源的Go机器人之一。


参考链接:

https://www.manning.com/books/deep-learning-and-the-game-of-go


▌详细目录




▌第一部分 人工智能与围棋



▌第二部分 WHY TO GO



▌第三部分 BRINGING IT ALL TOGETHER 



▌第四部分 附录



▌第一章详细内容






-END-

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