«Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии» — фундаментальное и наиболее полное руководство по одному из самых захватывающих и перспективных направлений в искусственном интеллекте, написанное известным экспертом Максимом Лапанем. Обучение с подкреплением (Reinforcement \ Learning, или RL) позволяет компьютерным агентам самостоятельно принимать оптимальные решения в сложных и динамических средах, подобно тому, как живые организмы учатся на собственных ошибках и победах.

В этой книге подробно анализируются алгоритмы, которые лежат в основе исторических побед искусственного интеллекта над человеком, таких как создание легендарной программы AlphaGo. Автор предлагает глубокий разбор практических аспектов применения RL, начиная со стохастических многоруких бандитов и марковских процессов принятия решений, и заканчивая продвинутыми методами градиента политики (Policy \ Gradients) и глубокими Q - сетями (DQN). На реальных примерах с использованием языка Python и мощного фреймворка PyTorch читатель научится создавать агентов для управления роботами, обучать ИИ играть в классические аркадные и настольные игры, а также применять технологии глубокого обучения с подкреплением в бизнесе, трейдинге и финансах. Книга предназначена для исследователей данных (Data \ Scientists), инженеров машинного обучения и программистов, стремящихся создавать по - настоящему автономный ИИ.