【下载】深度学习与围棋实战书籍《Deep Learning and the Game of Go》

【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习与围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用，教您如何打造自己的围棋机器。

在在2016年初，大部分围棋（Go）的玩家都会告诉你，一台机器永远不会打败围棋世界冠军。 然后，Google的AlphaGo AI以3-0击败了全球最强的选手柯洁。 六个月后，Alpha Go Zero以89-11击败了AlphaGo. AlphaGo对深度学习系统来说是一个令人难以置信的成就，AlphaGo也是一个引人入胜的话题。

“深度学习”和“围棋游戏”开启了深度学习和人工智能的世界，教您如何打造自己的围棋机器。 您将探索像神经网络和强化学习这样的重要的深度学习想法，甚至可以将您的Go游戏提升一两个点。 AI专家和围棋爱好者Max Pumperla和Kevin Ferguson带领您一步步建立您的围棋机器人，把它从永远的失败者训练成强大的围棋手。

请关注专知公众号

• 后台回复“DLG” 就可以获取深度学习与围棋实战 第一章 pdf下载
• 后台回复“DLGC” 就可以获取深度学习与围棋实战 代码下载

▌图书介绍

关于该技术

围棋（GO）是一个古老的战略游戏，学习比国际象棋要简单得多，同时也难以掌握，因为玩家在每一回合中都有更多的潜在动作。 （国际象棋有20个可能的开局动作，围棋有361个！）使用传统的编程技术来构建一个合格的下棋机器几乎是不可能的，更不用说赢了。通过使用先进的AI技术，尤其是深度学习和强化学习，您可以训练您的Go机器人关于游戏的规则和战术。因为深度学习系统越用越好，你会发现它会从一直失败发展成为无与伦比的战略家！

关于该书

“深度学习”和“围棋游戏”将教你如何通过构建一个围棋游戏AI，将深度学习的力量应用于复杂的人情推理任务中。在教你机器和深度学习的基础之后，你将使用Python来构建一个机器人，然后教它游戏的规则。关于围棋的所有知识都包括在内，从游戏的运作，到检查非法动作，从损失中学习，实施制胜策略。

随着规则的降低和深入的强化学习，你会在Keras的帮助下把你的机器人变成一个高手。您将会实时看到，随着您应用新的学习技巧和更复杂的策略，您的机器人将成为更好的玩家。你会惊奇，因为你的AI是用自己需要的技能来武装自己。不用多久，你就会被GO一次次地击败！

书中介绍了什么

• 神经网络入门
• 建立你的AI AI
• 改进你的Go-bot
• 强化学习

关于读者

没有深度学习的经验要求。需要的只是高中数学和基本的Python技能。这本书也能教你如何玩Go。

关于作者

Max Pumperla是一名数据科学家和工程师，专门研究深度学习及其应用。他目前在Skymind担任深度学习工程师，是深度学习平台aetros.com的联合创始人。

Kevin Ferguson在分布式系统和数据科学方面拥有18年的经验。他是Honor的数据科学家，在Google和Meebo等公司工作过。 Max和Kevin一起是betago的合着者，betago是Python中开发的极少数开源的Go机器人之一。

参考链接：

https://www.manning.com/books/deep-learning-and-the-game-of-go

▌详细目录

▌第一部分 人工智能与围棋

▌第二部分 WHY TO GO

▌第三部分 BRINGING IT ALL TOGETHER

▌第四部分 附录

▌第一章详细内容