خرید و دانلود کتاب Reinforcement Learning, جلد دوم به زبان فارسی و انگلیسی. کتابی جدید و به روز در حوزه یادگیری تقویتی – مناسب برای دانشجویان و متخصصان. دانلود رایگان و اطلاعات بیشتر
معرفی کتاب Reinforcement Learning
کتاب “Reinforcement Learning, second edition” که به دست Richard S. Sutton و Andrew G. Barto نوشته شده است، در تاریخ 13 نوامبر 2018 از سوی MIT Press منتشر شد. این کتاب به یکی از مهمترین و فعالترین حوزههای تحقیقاتی در زمینه هوش مصنوعی، یعنی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) میپردازد.
مشخصات کتاب
این ویرایش جدید دارای 552 صفحه است و به طور قابل توجهی گسترش یافته و به روز رسانی شده است. این متن به عنوان یک منبع معتبر و کاربردی برای دانشجویان و محققان در این زمینه شناخته شده است.
محتویات کتاب
کتاب شامل توضیحات دقیق و روشهای مختلف یادگیری تقویتی است که میتواند به متخصصان کمک کند تا درک عمیقتری از این موضوع پیدا کنند. همچنین چالشها و فرصتهای پیش روی یادگیری تقویتی در آینده نیز مورد بررسی قرار میگیرد.
چرا این کتاب را دانلود کنیم؟
اگر به دنبال یک منبع جامع و به روز در زمینه یادگیری تقویتی هستید، این کتاب انتخاب بسیار مناسبی است. با خرید و دانلود آن به صورت پی دی اف یا ebook، میتوانید به راحتی در هر زمان و مکانی به محتوای آن دسترسی داشته باشید.
این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟
این کتاب برای متخصصان هوش مصنوعی، دانشجویان تحصیلات تکمیلی در رشتههای مرتبط و هر کسی که به یادگیری تقویتی علاقهمند است، مناسب میباشد. با مطالعه این اثر میتوانید با رویکردها و الگوریتمهای مختلف آشنا شوید و در تحقیق یا کارهای خود از آن بهره ببرید.
روشهای خرید و دانلود
شما میتوانید این کتاب را به صورت رایگان در برخی منابع پیدا کنید یا آن را خریداری و دانلود کنید. نسخه پی دی اف این کتاب به کاربران این امکان را میدهد که بدون نیاز به اینترنت به مطالعه آن بپردازند. همچنین، برای کاربران انگلستان، نسخه epub نیز در دسترس است.
با ورود به وبسایت ما و خرید این ebook، میتوانید با یک کلیک به دنیای یادگیری تقویتی وارد شوید و از محتوای غنی آن بهرهمند شوید.
- عنوان: Reinforcement Learning, second edition
- زیرعنوان: An Introduction
- ناشر: MIT Press
- تاریخ انتشار: 2018-11-13
- ISBN_10: 0262039249
- ISBN_13: 9780262039246
- تعداد صفحات: 552
- زبان: انگلیسی
- دستهبندی: Computers / Artificial Intelligence / General, Computers / Data Science / Neural Networks, Computers / Programming / Algorithms
- کشور: GB
- نسخه ePub(کیندل): دارد
- نسخه PDF: دارد
- توضیحات: The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence.Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field’s key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics.Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning’s relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson’s wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.
خرید Reinforcement Learning, دانلود Reinforcement Learning, رایگان Reinforcement Learning, pdf Reinforcement Learning, ebook Reinforcement Learning, 2025 Reinforcement Learning, ترجمه شده Reinforcement Learning, MIT Press
