Aprendizaje profundo y el juego del Go

Opiniones de los lectores

El libro goza de gran prestigio por su enfoque práctico de la enseñanza del aprendizaje automático a través de la construcción de una IA para el juego del Go. Los lectores aprecian sus explicaciones claras, su relevancia tanto para desarrolladores como para jugadores de Go y los ejemplos prácticos de codificación. Sin embargo, varios usuarios se enfrentaron a problemas importantes con la compatibilidad del código, la falta de comentarios detallados y la profundidad en ciertas áreas. En general, se recomienda para aquellos con una base sólida en programación y un interés en el aprendizaje profundo.

Enfoque práctico y atractivo para aprender machine learning a través de Go.

Explicaciones claras de temas complejos como el aprendizaje profundo por refuerzo.

(basado en 15 opiniones de lectores)

Título original:

Deep Learning and the Game of Go

Contenido del libro:

Resumen

Deep Learning and the Game of Go te enseña a aplicar el poder del aprendizaje profundo a tareas de razonamiento complejas mediante la construcción de una IA que juegue al Go. Después de exponerte los fundamentos del aprendizaje profundo y automático, utilizarás Python para construir un robot y enseñarle las reglas del juego.

Prólogo de Thore Graepel, DeepMind.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formatos PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología

El antiguo juego de estrategia Go es un increíble caso de estudio para la IA. En 2016, un sistema basado en el aprendizaje profundo sorprendió al mundo del Go al derrotar a un campeón mundial. Poco después, el mejorado AlphaGo Zero aplastó al bot original utilizando el aprendizaje profundo de refuerzo para dominar el juego. Ahora, puedes aprender esas mismas técnicas de aprendizaje profundo construyendo tu propio bot de Go.

Acerca del libro

Deep Learning and the Game of Go introduce el aprendizaje profundo enseñándote a construir un robot ganador de Go. A medida que avances, aplicarás técnicas y estrategias de entrenamiento cada vez más complejas utilizando la biblioteca de aprendizaje profundo Keras de Python. Disfrutarás viendo cómo tu bot domina el juego del Go y, en el camino, descubrirás cómo aplicar tus nuevas habilidades de aprendizaje profundo a una amplia gama de otros escenarios.

Contenido

⬤ Construir y enseñar una IA de juego auto-mejorable.

⬤ Mejorar los sistemas clásicos de IA de juegos con aprendizaje profundo.

⬤ Implementar redes neuronales para el aprendizaje profundo.

Sobre el lector

Todo lo que necesitas son habilidades básicas de Python y matemáticas de nivel de escuela secundaria. No se requiere experiencia en aprendizaje profundo.

Sobre el Autor

Max Pumperla y Kevin Ferguson son especialistas experimentados en aprendizaje profundo, expertos en sistemas distribuidos y ciencia de datos. Juntos, Max y Kevin construyeron el bot de código abierto BetaGo.

Tabla de Contenidos

PARTE 1 - FUNDAMENTOS.

⬤ Hacia el aprendizaje profundo: introducción al aprendizaje automático.

⬤ Go como problema de aprendizaje automático.

⬤ Implementando tu primer bot de Go.

PARTE 2 - APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y JUEGOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

⬤ Jugar a juegos con búsqueda de árboles.

⬤ Comenzando con redes neuronales.

⬤ Diseñando una red neuronal para datos de Go.

⬤ Aprendizaje a partir de datos: un bot de aprendizaje profundo.

⬤ Despliegue de bots en la naturaleza.

⬤ Aprendizaje práctico: aprendizaje por refuerzo.

⬤ Aprendizaje por refuerzo con gradientes de política.

⬤ Aprendizaje por refuerzo con métodos de valor.

⬤ Aprendizaje por refuerzo con métodos actor-críticos.

PARTE 3 - MAYOR QUE LA SUMA DE SUS PARTES.

⬤ AlfaGo: Unirlo todo.

⬤ AlphaGo Zero: Integrando la búsqueda en árbol con el aprendizaje por refuerzo.