内容简介
近年来，机器学习受到了人们的广泛关注。本书面向普通大众，指导读者在Python（基于Chainer和OpenAI Gym）中实践深度强化学习。读者只需要具备一些基本的编程经验即可读懂书中内容，通过实现具体程序来掌握深度强化学习的相关知识。本书内容：介绍深度学习、强化学习和深度强化学习的基本知识。通过多种实际对战游戏（如太空侵略者、吃豆人）来介绍算法，如ε-greedy算法。使用Anaconda设置本地PC，在倒立摆和老鼠学习问题中实现深度强化学习。使用Python实现MNIST手写数字分类任务。实现深度强化学习的基本算法DQN。详解继DQN之后提出的新的深度强化学习技术（DDQN、PER-DQN、DDPG和A3C等）。
AI简介
这是一本面向普通大众，旨在指导读者在Python（基于Chainer和OpenAI Gym）中实践深度强化学习的书籍。本书首先介绍了深度学习、强化学习以及深度强化学习的基础知识，让读者对深度强化学习有一个基本的了解。然后，通过一些实际对战游戏，如太空侵略者、吃豆人等，介绍了深度强化学习中的ε-greedy算法。
本书还详细介绍了如何使用Anaconda在本地PC上设置环境，并在倒立摆和老鼠学习问题中实现深度强化学习。此外，还通过实现MNIST手写数字分类任务，让读者对深度强化学习有一个更直观的认识。
在介绍深度强化学习的基本算法DQN之后，书中还详解了继DQN之后提出的新的深度强化学习技术，如DDQN、PER-DQN、DDPG和A3C等。这些技术都是深度强化学习领域的重要进展，对于理解和应用深度强化学习具有重要意义。
本书还详细介绍了如何使用物理引擎来模拟物体运动，特别是颠球问题中的球与球拍的碰撞。此外，还介绍了如何使用摄像机图像识别技术，以及如何通过Arduino与PC的串行通信来控制实验设备。
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