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本書先介紹深度強化學習的基礎知識及相關算法，然后給出多個實戰(zhàn)項目，以期讓讀者可以根據(jù)環(huán)境的直接反饋對智能體加以調整和改進，提升運用深度強化學習技術解決實際問題的能力。本書涵蓋深度Q網(wǎng)絡、策略梯度法、演員-評論家算法、進化算法、Dist-DQN、多智能體強化學習、可解釋性強化學習等內容。本書給出的實戰(zhàn)項目緊跟深度強化學習

隨著人工智能技術的廣泛應用，網(wǎng)絡智能化近年來受到廣泛的關注，已經(jīng)成為下一代移動通信與未來網(wǎng)絡的重要技術。阿爾法圍棋（AlphaGo）之后，深度強化學習不斷推陳出新，為網(wǎng)絡中的決策問題提供了有效的潛在解決方案。本書系統(tǒng)介紹了網(wǎng)絡智能化中深度強化學習的基本理論、算法及應用場景。全書共8章，針對互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)、邊緣網(wǎng)絡、

本書主要講解人工智能的技術發(fā)展和行業(yè)現(xiàn)狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業(yè)工作的知識和方法。 本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數(shù)據(jù)的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業(yè)者所需要的專業(yè)技術，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能

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人工智能超入門叢書致力于面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)科學、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。本書是人工智能超入門叢書的一個分冊，以機器學習為主線，介紹如

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本書是入門階段的人工智能技術讀物，使讀者獲得人工智能的入門知識和基本的人工智能思維模式與動手能力，主要內容包括人類智能與人工智能的關系、人工智能的定義、人工智能六大實現(xiàn)途徑、智能系統(tǒng)的動手實踐等，為學校開展人工智能入門教學或者讀者自學人工智能技術提供參考和指南。

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本書系統(tǒng)介紹了機器學習常用算法及其應用，在深入分析算法原理的基礎上，結合當前熱門應用場景，向讀者展現(xiàn)了機器學習算法的綜合應用，帶領讀者進入機器學習領域，開啟人工智能行業(yè)的大門。全書共21章，分為3部分。第1部分介紹機器學習基礎算法，包括線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、k-NN、決策樹、k-Means、SVM、隨機森林、