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人工智慧的發展就是要讓電腦具備獨立思考的能力,而強化式學習(Reinforcement Learning)就是訓練 AI 如何決策的一套方法,是最具產業發展潛力的熱門技術,可以有效解決生活中許多難以突破的問題,包括產業自動化、自動駕駛、電玩競技遊戲以及機器人等。

Deepmind 將強化式學習應用於開發圍棋 AI 上,打造出 AlphaGo,並連續擊敗李世?、柯潔等世界第一流的圍棋高手,這段情節想必你並不陌生。而接續發展出來的 AlphaZero 不僅實力更強大,而且不侷限於單一棋類,可以從零開始訓練、不需要人類棋譜,被視為是 AGI 通用式人工智慧,震撼了整個 AI 產業界。

以強化式學習為主幹的 AlphaZero 雖然備受矚目,但對於多數讀者而言,要讀懂 AlphaZero 的論文並不容易,而且論文中並未公開程式碼,紙上談兵就要了解相關細節實在難如登天,本書將透過實作帶您揭開 AlphaZero 神秘的面紗。不用棋譜(訓練資料)怎麼進行訓練？強化式學習在 AlphaZero 扮演甚麼角色？為甚麼一套演算法可以適用不同規則的棋類或遊戲？論文沒有講清楚的都在這裡!

在這本書中,你將學到:
● 從深度學習開始,打下紮實基礎,包括 Artificial Neural Network、CNN、ResNet。

布留川 英一(Furukawa Hidekazu) 1975年生於日本群馬縣,會津大學電腦理工學院電腦軟體學系畢業。自2000年起,於 DWANGO Co., Ltd. 從事行動應用程式之研發工作。2005年後,於 UEI Corporation 開發智慧型手機與雙足機器人之應用程式,2013年參與了強調手寫觸感的平板電腦「enchantMOON」的開發。2017年起,則於 GHELIA 從事人工智慧、VR 與 AR 之研發工作。