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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,并构建一个极简围棋机器人,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。

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