深度学习与围棋/(美)马克斯·帕佩拉(Max Pumperla)，(美)凯文·费格森(Kevin Ferguson), 赵普明
附件:设置1:设置2:费格森设置3:设置4: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，以及改进版本AlphaZero。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。
附注提要
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，以及改进版本AlphaZero。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。