Deep Learning and the Game of Go

Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию искусственного интеллекта для игры в Го с использованием методов глубокого обучения. Авторы показывают, как сочетать классические алгоритмы поиска по дереву с современными нейронными сетями для построения игрового бота.

В первой части книги рассматриваются основы машинного обучения и специфика игры Го как задачи для ИИ. Читатели знакомятся с базовыми концепциями и создают своего первого простого бота. Вторая часть посвящена нейронным сетям — от основ архитектуры до проектирования специализированных сетей для обработки данных игры Го.

Особое внимание уделяется обучению с подкреплением: авторы подробно разбирают методы градиентов политик, ценностные методы и актор-критический подход. Практические примеры показывают, как развертывать ботов и улучшать их производительность через самообучение.

Заключительная часть книги анализирует архитектуры AlphaGo и AlphaGo Zero, демонстрируя, как интегрировать поиск по дереву с глубоким обучением для создания профессиональных игровых систем. Книга содержит множество примеров кода на Python и практических упражнений.