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用Python动手学强化学习(第2版全彩印刷)/图灵程序设计丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(日)久保隆宏|责编:杜晓静|译者:梁垿//程引出版社：人民邮电
丛书项：图灵程序设计丛书
强化学习是机器学习的重要分支之一。本书结合实际可运行的Python代码，通过简明的文字、丰富的插图和示例，通俗易懂地介绍了从基础概念到前沿应用等方方面面的内容，包括根据环境和经验制订计划的学习方法、强化学习与神经网络的组合，以及强化学习的弱点和克服方法。读者通过下载书中代码并亲自动手运行，可以快速入门强化学习并进行实践。本书适合具有一定编程经验、对强化学习感兴趣的工程师阅读。
人民币：RMB 89.80 元售价：NT$ 359.20 元

基于Python的强化学习
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(美)安德里亚·隆萨|责编:刘炽|译者:刘继红//王瑞文出版社：中国电力
本书首先介绍在强化学习环境中工作所需的工具、库和设置，涵盖了强化学习的构成模块，深入探讨基于值的方法，如Q-learning和 SARSA算法的应用。读者将学习如何结合使用Q- learning和神经网络来解决复杂问题。此外，在学习 DDPG和TD3确定性算法之前，读者将学习策略梯度方法，如TRPO和PPO，以提高性能和稳定性。本书还介绍模仿学习的原理，以及 Dagger如何教智能体飞行。读者将探索进化策略和黑盒优化技术。最后，读者将掌握探索方法，如UCB和 UCB1，并开发一个名为 ESBAS的元算法。如果你是人工智能研究者、深度学习用户，或者希望从头开始学习强化学习的人，那么这本书就很适合你。如果你想了解该领域的进展，也会发现这本书很有帮助。当然，Python的基础知识是必需的。
人民币：RMB 88.00 元售价：NT$ 352.00 元

增强现实(原理与实践)/计算机科学丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>信息处理与专用数据库作者：(奥)迪特尔·施马尔斯蒂格//(美)托比亚斯·霍勒尔|责编:唐晓琳|译者:刘越出版社：机械工业
丛书项：计算机科学丛书
随着真实世界中计算机生成的信息越来越多，增强现实（AR）可以通过不可思议的方式增强人类的感知能力。这个快速发展的领域要求学习者掌握多学科知识，包括计算机视觉、计算机图形学、人机交互等。本书将这些知识有机融合，严谨且准确地展现了当前最具影响力的增强现实技术和应用。全书从技术、方法论和用户的角度全面讲解相关知识，实现了理论与实践的平衡，适合开发者、高校师生和研究者阅读。
人民币：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 元

大学信息技术基础强化训练
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>计算机原理与基础作者：编者:鲁志芳//贾邦稳|责编:徐建军出版社：电子工业
本书参照《大学信息技术基础》（GPT版）和新修订的《上海市高等学校信息技术水平等级考试（一级）考试大纲》组织编写，目的是使学生通过强化训练提升信息技术和数字媒体软件的综合应用能力。全书共8章，内容包括信息技术与数字媒体基础、数据文件管理和网络应用基础、文字处理软件Word 2016 、电子表格软件Excel 2016 、演示文稿软件PowerPoint 2016、Photoshop图像处理、Animate动画制作及 Dreamweaver网页设计及模拟试卷。理论知识以单项选择题与是非题为主，检测学生对知识的掌握程度。实训操作章节提供了操作实训和同步练习，学生可以先根据操作实训中步骤提示进行练习，然后通过同步练习巩固各章节要点。本书可帮助学生巩固大学信息技术课程知识点和重、难点，可作为上海市普通高等学校信息技术课程的教辅资料，也可以作为上海市高等学校信息技术水平等级考试（一级）考生的学习参考资料。
人民币：RMB 39.00 元售价：NT$ 156.00 元

深度强化学习实战--用OpenAI Gym构建智能体/深度学习系列
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(印)普拉文·巴拉尼沙米|责编:吴晋瑜|译者:洪贤斌//汤奎桦出版社：人民邮电
丛书项：深度学习系列
这是一本介绍用OpenAI Gym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍OpenAI Gym的相关内容，随后在具体的 Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用OpenAI Gym构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一定的Python 编程基础。
人民币：RMB 69.80 元售价：NT$ 279.20 元

强化学习(原理与Python实战)/智能系统与技术丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：肖智清|责编:杨福川//李乐出版社：机械工业
丛书项：智能系统与技术丛书
本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面，深入介绍了主流强化学习理论和算法，覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法；实战方面，每章都配套了编程案例，以方便读者学习。全书从逻辑上分为三部分。第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，还给出了深度强化学习算法的 TensorFlow和PyTorch对照实现。第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好地了解强化学习研究的全貌。
人民币：RMB 129.00 元售价：NT$ 516.00 元

深度强化学习(基于Python的理论及实践)/智能科学与技术丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(美)劳拉·格雷泽//龚辉伦|责编:姚蕾//游静|译者:许静//过辰楷//金骁//刘磊//朱静雯出版社：机械工业
丛书项：智能科学与技术丛书
本书围绕深度强化学习进行讲解，结构合理有序，内容重点突出，理论结合实践，全面讨论了深度强化学习的研究成果及实践工具。本书分为四部分，共17章，涉及的主要内容包括： REINFORCE、SARSA、深度Q网络、改进的深度Q网络、优势演员-评论家算法、近端策略优化算法、并行方法、深度强化学习工程实践、SLM Lab、神经网络架构、硬件、状态、动作、奖励、转换函数等。本书可以作为高等院校人工智能、计算机、大数据等相关专业的本科或研究生教材，也可以作为人工智能相关领域的研究人员和技术人员的参考书籍。
人民币：RMB 119.00 元售价：NT$ 476.00 元

Python深度强化学习(基于Chainer和OpenAI Gym)/轻松上手IT技术日文译丛
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(日)牧野浩二//西崎博光|责编:赵亮宇//李美莹|译者:申富饶//于僡出版社：机械工业
丛书项：轻松上手IT技术日文译丛
近年来，机器学习受到了人们的广泛关注。本书面向普通大众，指导读者在 Python（基于Chainer和 OpenAI Gym）中实践深度强化学习。读者只需要具备一些基本的编程经验即可读懂书中内容，通过实现具体程序来掌握深度强化学习的相关知识。本书内容：介绍深度学习、强化学习和深度强化学习的基本知识。通过多种实际对战游戏（如太空侵略者、吃豆人）来介绍算法，如ε-greedy算法。使用Anaconda设置本地 PC，在倒立摆和老鼠学习问题中实现深度强化学习。使用Python实现MNIST 手写数字分类任务。实现深度强化学习的基本算法DQN。详解继DQN之后提出的新的深度强化学习技术（DDQN、PER-DQN、 DDPG和A3C等）。
人民币：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

深度强化学习(云计算中作业与资源协同自适应调度的理论及应用)
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>计算机网络作者：编者:彭志平|责编:曾珊//李晔出版社：清华大学
本书汇集了作者近年来在云计算作业分配、虚拟化资源调度、云作业和资源协同自适应调度、强化学习和深度强化学习理论等方面的研究成果，同时介绍了在云计算中用户作业分配和虚拟化资源调度的一些基本原理和主要方法。全书共分为4篇：第1篇基础理论（第1章和第2章），介绍了云计算和深度强化学习的基本理论；第2篇云作业调度算法（第3～7章），介绍了云计算环境下的随机作业优化调度策略、混合作业调度机制、基于多智能体系统的云工作流作业优化调度、基于深度强化学习的云环境下的多资源云作业调度策略、基于深度强化学习的多数据中心云作业调度；第3篇虚拟化资源调度（第8 ～11章），介绍了基于强化学习的云计算资源分配研究、基于DQN的多目标优化的资源调度框架、容器云环境虚拟资源配置策略的优化、两阶段虚拟资源协同自适应调度；第4篇云作业和虚拟化资源协同自适应调度（第 12章和第13章），介绍了基于异构分布式深度学习的云任务调度与资源配置框架、云工作流任务与虚拟化资源协同自适应调度机制。本书可作为计算机类专业学生的参考书，同时对从事云计算中作业与虚拟化资源协同自适应调度的理论及应用技术研究、开发和应用的科技人员也具有一定的参考价值。
人民币：RMB 89.00 元售价：NT$ 356.00 元

Python深度强化学习(使用PyTorch\TensorFlow和OpenAI Gym)/电子信息前沿技术丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(印)尼米什·桑吉|责编:文怡//李晔|译者:罗俊海出版社：清华大学
丛书项：电子信息前沿技术丛书
本书重点突出深度强化学习理论的基本概念、前沿基础理论和Python应用实现。首先介绍马尔可夫决策、基于模型的算法、无模型方法、动态规划、蒙特卡洛和函数逼近等基础知识；然后详细阐述强化学习、深度强化学习、多智能体强化学习等算法，及其Python应用实现。本书既阐述奖励、价值函数、模型和策略等重要概念和基础知识，又介绍深度强化学习理论的前沿研究和热点方向。本书英文版出版之后，广受好评，已成为深度强化学习领域畅销教材，也可为人工智能和机器学习等领域的科研工作者、技术工程师提供参考。
人民币：RMB 69.00 元售价：NT$ 276.00 元

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