内容简介
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AlphaGo Zero。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。
AI简介
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AlphaGo Zero。
在第一部分中，本书介绍了机器学习和围棋的基本概念，并构建了一个灵活的围棋游戏逻辑库，为后续章节的内容打下基础。我们还将介绍自我对弈的概念，这是一种通过让计算机与自己进行对弈来提升棋艺的方法。
在第二部分中，本书详细介绍了Alpha
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