Контакты/Проезд
Доставка и Оплата
Помощь/Возврат
Корзина ()
Мои желания ()
История
Промокоды
Ваши заказы
+7(495) 980-12-10
пн-пт: 10-18 сб,вс: 11-18
shop@logobook.ru
Российская литература
Поиск книг
Поиск по списку ISBN
Расширенный поиск
Найти
Зарубежные издательства
Российские издательства
Авторы
|
Каталог книг
|
Издательства
|
Новинки
|
Учебная литература
|
Акции
|
Хиты
|
|
Войти
Регистрация
Забыли?
Reinforcement Learning, Abhishek Nandy; Manisha Biswas
Варианты приобретения
Цена:
5309.00р.
Кол-во:
Наличие:
Поставка под заказ.
Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Англия: Есть Склад Америка: Есть
При оформлении заказа до:
2025-07-28
Ориентировочная дата поставки:
Август-начало Сентября
Добавить в корзину
в Мои желания
Автор:
Abhishek Nandy; Manisha Biswas
Название:
Reinforcement Learning
ISBN:
9781484232842
Издательство:
Springer
Классификация:
Языки программирования и описания сценариев: общие сведения
Искусственный интеллект
ISBN-10: 1484232844
Обложка/Формат: Paperback
Страницы: 225
Вес: 0.27 кг.
Дата издания: 08.12.2017
Язык: English
Издание: 1st ed.
Иллюстрации: 157 illustrations, color; 16 illustrations, black and white; xiii, 167 p. 173 illus., 157 illus. in color.
Размер: 156 x 239 x 14
Читательская аудитория: Professional & vocational
Основная тема: Computer Science
Подзаголовок: With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python
Ссылка на Издательство:
Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: Chapter 1: Reinforcement Learning basicsChapter Goal: This chapter covers the basics needed for AI, ML and Deep Learning.Relation between them and differences.No of pages 30Sub -Topics1. Reinforcement Learning2. The flow3. Faces of Reinforcement Learning4. 5. Environments6. The depiction of inter relation between Agents and EnvironmentDeep Learning
Chapter 2: Theory and AlgorithmsChapter Goal: This Chapter covers the theory of Reinforcement Learning and Algorithms.No of pages: 60Sub-topics1 . Problem scenarios in Reinforcement Learningins
2. Markov Decision process3. SARSA4.Q learning5.Value Functions6.Dynamic Programming and Policies7.Approaches to RL
Chapter 3: Open AI basicsChapter Goal: In this chapter we will cover the basics of Open AI gym and universe and
then move forward for installing it.
No of pages: 40
Sub - Topics:
1. What are Open AI environments
2. Installation of Open AI Gym and Universe in Ubuntu
3. Difference between Open AI Gym and Universe
Chapter 4: Getting to know Open AI and Open AI gym the developers wayChapter Goal: We will use Python to start the programming and cover topics accordinglyNo of pages: 60Sub - Topics: 1. Open AI, Open AI Gym and python2. Setting up the environment3. Examples4 Swarm Intelligence using python
5.Markov Decision process toolbox for Python6.Implementing a Game AI with Reinforcement Learning
Chapter 5: Reinforcement learning using Tensor Flow environment and KerasChapter Goal: We cover Reinforcement Learning in terms of Tensorflow and KerasNo of pages: 40Sub - Topics: 1. Tensorflow and Reinforcement Learning2. Q learning with Tensor Flow3. Keras4. Keras and Reinforcement Learning
Chapter 6 Googles DeepMind and the future of Reinforcement LearningChapter Goal: We cover the descriptions of the above the content.No of pages: 25Sub - Topics: 1. Googles Deep Mind2. Future of Reinforcement Learning 3. Man VS Machines where is it Heading to.
Дополнительное описание: Chapter 1: Reinforcement Learning basics.- Chapter 2: Theory and Algorithms.- Chapter 3: Open AI basics.- Chapter 4: Getting to know Open AI and Open AI Gym the developers way.- Chapter 5: Reinforcement learning using Tensor Flow environment and Keras.
ООО "Логосфера " Тел:+7(495) 980-12-10 www.logobook.ru
Есть вопрос?
Политика конфиденциальности
Помощь
Дистрибьюторы издательства "Логосфера"
О компании
Представительство в Казахстане
Medpublishing.ru
В Контакте
В Контакте Мед
Мобильная версия