小说相关信息

书名: 深度强化学习：基础、研究与应用

作者: 林清玄

出版时间: 2023年9月

出版社: 科技出版社

书籍简介

《深度强化学习：基础、研究与应用》是一本结合理论与实践的科普读物，适合对人工智能领域感兴趣的读者阅读。本书从深度强化学习的基础概念出发，逐步深入到前沿研究方向，并通过生动的案例展示了其在工业界和日常生活的广泛应用。林清玄以通俗易懂的语言，将复杂的数学公式与算法逻辑转化为一个个引人入胜的故事，让读者在轻松愉快的氛围中掌握深度强化学习的核心思想。

书中不仅涵盖了深度强化学习的经典模型（如DQN、A3C等），还探讨了近年来备受关注的研究热点，例如多智能体系统、迁移学习以及伦理问题。此外，作者还分享了自己的科研经历与思考，为有志于从事相关领域的读者提供了宝贵的指导建议。无论是初学者还是资深从业者，《深度强化学习：基础、研究与应用》都是一部不可错过的经典之作。

自编目录章节

第一部分 基础篇

1. 序章：探索未知的世界

- 什么是人工智能？

- 强化学习与深度学习的前世今生

- 为什么选择深度强化学习？

2. 第一课：环境与代理

- 环境的基本结构

- 代理的功能与分类

- 经典示例：CartPole问题解析

3. 第二课：马尔可夫决策过程

- MDP模型详解

- 状态转移概率与奖励函数

- 动态规划与策略迭代

4. 第三课：价值函数与策略优化

- Q-learning入门

- TD学习方法介绍

- 策略梯度算法概述

5. 第四课：深度神经网络的力量

- CNN与RNN的应用场景

- 深度学习框架的选择与配置

- PyTorch vs TensorFlow对比分析

第二部分 研究篇

6. 第五课：深度Q网络(DQN)

- 探索与利用平衡的艺术

- 经验回放机制的作用

- 实战案例：Atari游戏挑战

7. 第六课：异步优势演员-评论家(A3C)

- 并行计算的优势

- 演员-评论家架构设计

- 高效训练技巧分享

8. 第七课：分布式强化学习

- 参数服务器架构解析

- IMPALA算法详解

- 超大规模数据处理经验谈

9. 第八课：多智能体系统

- 协调与竞争中的博弈论

- 分布式强化学习在机器人领域的应用

- 团队协作的重要性

10. 第九课：迁移学习与元学习

- 如何快速适应新任务？

- 元学习算法的发展趋势

- 实际项目中的成功案例

第三部分 应用篇

11. 第十课：自动驾驶技术

- 深度强化学习在无人驾驶中的角色

- 行业现状与未来展望

- 技术难点与解决方案

12. 第十一课：金融市场的预测与交易

- 基于深度强化学习的投资策略

- 风险控制的重要性

- 成功案例分析

13. 第十二课：医疗健康领域的突破

- 智能辅助诊断系统

- 药物研发的新路径

- 数据隐私保护的技术手段

14. 第十三课：游戏AI与娱乐产业

- AlphaGo背后的秘密

- 游戏开发中的创新玩法

- 用户体验提升的关键点

15. 第十四课：伦理挑战与社会责任

- 自动化带来的就业影响

- 算法公平性的问题

- 如何构建负责任的人工智能

第四部分 结语

16. 尾声：未来的无限可能

- 深度强化学习的未来方向

- 对年轻一代的寄语

- 致谢与后记

希望这份信息能够满足您的需求！如果有其他要求，请随时告诉我。