«Глибоке навчання з підкріпленням. AlphaGo та інші технології» — фундаментальний і найбільш повний посібник з одного із найзахопливіших та найперспективніших напрямів у штучному інтелекті, написаний відомим експертом Максимом Лапанем. Навчання з підкріпленням (Reinforcement \ Learning, або RL) дозволяє комп'ютерним агентам самостійно приймати оптимальні рішення у складних і динамічних середовищах, подібно до того, як живі організми вчаться на власних помилках і перемогах.

У цій книзі детально аналізуються алгоритми, які лежать в основі історичних перемог штучного інтелекту над людиною, таких як створення легендарної програми AlphaGo. Автор пропонує глибокий розбір практичних аспектів застосування RL, починаючи зі стохастичних багаторуких бандитів та марковських процесів прийняття рішень, і закінчуючи просунутими методами градієнта політики (Policy \ Gradients) та глибокими Q - мережами (DQN). На реальних прикладах з використанням мови Python та потужного фреймворку PyTorch читач навчиться створювати агентів для керування роботами, навчати ШІ грати у класичні аркадні та настільні ігри, а також застосовувати технології глибокого навчання з підкріпленням у бізнесі, трейдингу та фінансах. Книга призначена для дослідників даних (Data \ Scientists), інженерів із машинного навчання та програмістів, які прагнуть створювати по - справжньому автономний ШІ.