دانلود کتاب Reinforcement Learning With TensorFlow: A BeginnerÖs Guide to Designing Self-Learning Systems With TensorFlow and OpenAI Gym – آموزش تقویتی با TensorFlow: راهنمای مبتدیان برای طراحی سیستم های خودآموز با تنسورفلو و ورزشگاه OpenAI

توضیحات

Leverage the power of reinforcement learning techniques to develop self-learning systems using TensorFlow

Key Features

• Explore reinforcement learning concepts and their implementation using TensorFlow
• Discover different problem-solving methods for reinforcement learning
• Apply reinforcement learning to autonomous driving cars, robobrokers, and more

Book Description

Reinforcement learning (RL) allows you to develop smart, quick and self-learning systems in your business surroundings. It’s an effective method for training learning agents and solving a variety of problems in Artificial Intelligence – from games, self-driving cars and robots, to enterprise applications such as data center energy saving (cooling data centers) and smart warehousing solutions.

The book covers major advancements and successes achieved in deep reinforcement learning by synergizing deep neural network architectures with reinforcement learning. You’ll also be introduced to the concept of reinforcement learning, its advantages and the reasons why it’s gaining so much popularity. You’ll explore MDPs, Monte Carlo tree searches, dynamic programming such as policy and value iteration, and temporal difference learning such as Q-learning and SARSA. You will use TensorFlow and OpenAI Gym to build simple neural network models that learn from their own actions. You will also see how reinforcement learning algorithms play a role in games, image processing and NLP.

By the end of this book, you will have gained a firm understanding of what reinforcement learning is and understand how to put your knowledge to practical use by leveraging the power of TensorFlow and OpenAI Gym.

What you will learn

• Implement state-of-the-art reinforcement learning algorithms from the basics
• Discover various reinforcement learning techniques such as MDP, Q Learning, and more
• Explore the applications of reinforcement learning in advertisement, image processing, and NLP
• Teach a reinforcement learning model to play a game using TensorFlow and OpenAI Gym
• Understand how reinforcement learning applications are used in robotics

Who This Book Is For

If you want to get started with reinforcement learning using TensorFlow in the most practical way, this book will be a useful resource. The book assumes prior knowledge of machine learning and neural network programming concepts, as well as some understanding of the TensorFlow framework. No previous experience of reinforcement learning is required.

Table of Contents

1. Deep Learning – Architectures and Frameworks
2. Training Reinforcement Learning Agents Using OpenAI Gym
3. Markov Decision Process (MDP)
4. Policy Gradients
5. Q-Learning & Deep Q Networks
6. Asynchronous Methods
7. Robo Everything – Real Strategy Gaming
8. AlphaGo – Reinforcement Learning at its Best
9. Reinforcement Learning in Autonomous Driving
10. Financial Portfolio Management
11. Reinforcement Learning in Robotics
12. Deep Reinforcement Learning in AdTech
13. Reinforcement Learning in Image Processing
14. Deep Reinforcement Learning in NLP
15. Appendix 1.Further Topics in Reinforcement Learning

**

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

از قدرت تکنیک های یادگیری تقویتی برای توسعه سیستم های خودآموز با استفاده از TensorFlow استفاده کنید

ویژگی های کلیدی

• کاوش در یادگیری تقویتی مفاهیم و اجرای آنها با استفاده از TensorFlow
• کشف روش های مختلف حل مسئله برای یادگیری تقویتی
• استفاده از یادگیری تقویتی در اتومبیل های رانندگی خودران، کارگزاران رباتیک و موارد دیگر

ul>

توضیحات کتاب

یادگیری تقویتی (RL) به شما امکان می دهد سیستم های هوشمند، سریع و خودآموز را در محیط کسب و کار خود توسعه دهید. این یک روش مؤثر برای آموزش عوامل یادگیری و حل انواع مشکلات در هوش مصنوعی است – از بازی‌ها، ماشین‌های خودران و روبات‌ها گرفته تا برنامه‌های کاربردی سازمانی مانند صرفه‌جویی در انرژی مرکز داده (مراکز داده خنک‌کننده) و راه‌حل‌های انبار هوشمند.

این کتاب پیشرفت‌ها و موفقیت‌های عمده‌ای را که در یادگیری تقویتی عمیق از طریق هم‌افزایی معماری‌های شبکه عصبی عمیق با یادگیری تقویتی به دست آمده است، پوشش می‌دهد. همچنین با مفهوم یادگیری تقویتی، مزایای آن و دلایل محبوبیت آن آشنا خواهید شد. شما MDP ها، جستجوهای درخت مونت کارلو، برنامه نویسی پویا مانند تکرار خط مشی و ارزش، و یادگیری تفاوت های زمانی مانند Q-learning و SARSA را بررسی خواهید کرد. شما از TensorFlow و OpenAI Gym برای ساخت مدل‌های شبکه عصبی ساده استفاده خواهید کرد که از اقدامات خود درس می‌گیرند. همچنین خواهید دید که چگونه الگوریتم های یادگیری تقویتی در بازی ها، پردازش تصویر و NLP نقش ایفا می کنند.

در پایان این کتاب، درک محکمی از چیستی یادگیری تقویتی به دست خواهید آورد و درک خواهید کرد که چگونه با استفاده از قدرت TensorFlow و OpenAI Gym از دانش خود استفاده عملی کنید.

آنچه خواهید آموخت

• آموزش تقویتی پیشرفته را پیاده سازی کنید. الگوریتم هایی از مبانی
• تکنیک های مختلف یادگیری تقویتی مانند MDP، Q Learning و موارد دیگر را کشف کنید
• کاوش در کاربردهای یادگیری تقویتی در تبلیغات، پردازش تصویر، و NLP

li>

• آموزش یک مدل یادگیری تقویتی برای انجام یک بازی با استفاده از TensorFlow و OpenAI Gym
• درک نحوه استفاده از برنامه های یادگیری تقویتی در رباتیک

این کتاب برای چه کسی است

اگر می خواهید با استفاده از TensorFlow به کاربردی ترین روش یادگیری تقویتی را شروع کنید، این کتاب منبع مفیدی خواهد بود. این کتاب دانش قبلی از یادگیری ماشین و مفاهیم برنامه‌نویسی شبکه عصبی و همچنین درک چارچوب TensorFlow را در نظر می‌گیرد. هیچ تجربه قبلی از یادگیری تقویتی لازم نیست.

فهرست محتوا

1. آموزش عمیق – معماری و چارچوب
2. آموزش عوامل یادگیری تقویتی استفاده از OpenAI Gym
3. فرایند تصمیم گیری مارکوف (MDP)
4. شیب سیاست
5. Q-Learning & Deep Q Networks
6. روشهای ناهمزمان
7. Robo Everything – بازی با استراتژی واقعی
8. AlphaGo – آموزش تقویتی در بهترین حالت
9. آموزش تقویتی در رانندگی خودکار
10. مدیریت سبد مالی
11. یادگیری تقویتی در رباتیک
12. آموزش تقویتی عمیق در AdTech
13. تقویت یادگیری در پردازش تصویر
14. یادگیری تقویتی عمیق در NLP
15. پیوست 1. مباحث بیشتر در آموزش تقویتی

**

---

 

tag : دانلود کتاب آموزش تقویتی با TensorFlow: راهنمای مبتدیان برای طراحی سیستم های خودآموز با تنسورفلو و ورزشگاه OpenAI , Download آموزش تقویتی با TensorFlow: راهنمای مبتدیان برای طراحی سیستم های خودآموز با تنسورفلو و ورزشگاه OpenAI , دانلود آموزش تقویتی با TensorFlow: راهنمای مبتدیان برای طراحی سیستم های خودآموز با تنسورفلو و ورزشگاه OpenAI , Download Reinforcement Learning With TensorFlow: A BeginnerÖs Guide to Designing Self-Learning Systems With TensorFlow and OpenAI Gym Book , آموزش تقویتی با TensorFlow: راهنمای مبتدیان برای طراحی سیستم های خودآموز با تنسورفلو و ورزشگاه OpenAI دانلود , buy آموزش تقویتی با TensorFlow: راهنمای مبتدیان برای طراحی سیستم های خودآموز با تنسورفلو و ورزشگاه OpenAI , خرید کتاب آموزش تقویتی با TensorFlow: راهنمای مبتدیان برای طراحی سیستم های خودآموز با تنسورفلو و ورزشگاه OpenAI , دانلود کتاب Reinforcement Learning With TensorFlow: A BeginnerÖs Guide to Designing Self-Learning Systems With TensorFlow and OpenAI Gym , کتاب Reinforcement Learning With TensorFlow: A BeginnerÖs Guide to Designing Self-Learning Systems With TensorFlow and OpenAI Gym , دانلود Reinforcement Learning With TensorFlow: A BeginnerÖs Guide to Designing Self-Learning Systems With TensorFlow and OpenAI Gym , خرید Reinforcement Learning With TensorFlow: A BeginnerÖs Guide to Designing Self-Learning Systems With TensorFlow and OpenAI Gym , خرید کتاب Reinforcement Learning With TensorFlow: A BeginnerÖs Guide to Designing Self-Learning Systems With TensorFlow and OpenAI Gym ,