What foundational concepts are covered in this book?

The book covers basic algorithms of Deep Q-learning and advanced topics such as multi-agent reinforcement learning and meta learning.

Who is the target audience for this book?

It is aimed at graduate students and educators in the field of artificial intelligence.

How does deep reinforcement learning relate to human learning?

It draws parallels between how computers learn and how humans learn through playful exploration and reinforcement of desired behaviors.

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Deep reinforcement learning takes its inspiration from the fields of biology and psychology, offering remarkable advancements in artificial intelligence.

Articolo #: 102366111

Deep Reinforcement Learning

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This edition offers an in-depth exploration of Deep Reinforcement Learning, covering essential theories and practical applications, making it suitable for both beginners and advanced researchers in the field.

Latest Research

Includes the most recent advancements and findings in Deep Reinforcement Learning, ensuring readers are equipped with contemporary knowledge and techniques to apply in real-world scenarios.

Practical Examples

Features numerous practical examples and case studies, enhancing understanding and enabling learners to implement complex concepts effectively, which is crucial for mastering this innovative technology.

Dettagli del prodotto

Publisher	Springer
Publication date	June 12, 2022
Edition	2022nd
Language	English
Print length	421 pages
ISBN-10	9811906378
ISBN-13	978-9811906374
Item Weight	1.42 pounds (640 grams)
Dimensions	6.1 x 0.96 x 9.25 inches (15.5 x 2.4 x 23.5 cm)

A chi è consigliato?

Students in AI
Ideal for students pursuing artificial intelligence degrees, covering theory and practical applications of deep reinforcement learning.
Data Scientists
Data scientists looking to enhance their knowledge in machine learning and reinforcement learning can greatly benefit from this book.
Researchers
Researchers seeking a comprehensive guide to deep reinforcement learning methodologies can use this edition as a valuable resource.

Beginners in ML
This book assumes prior knowledge of machine learning concepts, making it less suitable for complete beginners.

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Deep Reinforcement Learning

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Intelligence & Semantics Editorial Review

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Hazel

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“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”

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Opaleye

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