خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Deep Reinforcement Learning with Python: Master classic RL, deep RL, distributional RL, inverse RL, and more with OpenAI Gym and TensorFlow (2nd Edition) – pdf +

آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.

• زبان فایل : انگلیسی
• نوع فایل : PDF

فارسی:
کتاب «یادگیری تقویتی عمیق با پایتون (ویرایش دوم)» نوشتهٔ سودهارسان راویچاندیران، راهنمایی جامع و گام‌به‌گام برای یادگیری و پیاده‌سازی مفاهیم پیشرفته در زمینهٔ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با استفاده از ابزارهای محبوبی همچون Python، OpenAI Gym و TensorFlow است. در این کتاب، طیفی از موضوعات از یادگیری تقویتی کلاسیک گرفته تا یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)، یادگیری تقویتی توزیعی (Distributional RL)، یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL) و الگوریتم‌های پیشرفته پوشش داده شده‌اند.

این کتاب مناسب افرادی است که دانش ابتدایی از یادگیری ماشین دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را در حوزه‌ی هوش مصنوعی تقویتی توسعه دهند. مخاطبان با مفاهیمی همچون Q-learning، Deep Q-Networks (DQN)، Policy Gradient، Actor-Critic و الگوریتم‌های مدرن دیگر آشنا می‌شوند. همچنین پروژه‌های عملی و کدهای مثال متعددی برای تمرین و یادگیری بهتر ارائه شده‌اند. مطالعه این اثر به برنامه‌نویسان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از فرآیند تصمیم‌گیری هوشمند در سیستم‌های خودکار به دست آورند.

English:
Deep Reinforcement Learning with Python (2nd Edition) by Sudharsan Ravichandiran is a comprehensive and practical guide to mastering advanced reinforcement learning (RL) concepts using Python, OpenAI Gym, and TensorFlow. Covering a wide range of topics from classic RL algorithms to modern approaches such as Deep RL, Distributional RL, and Inverse RL, this book is ideal for readers looking to deepen their knowledge and hands-on experience in the field.

Through clear explanations and real-world projects, readers will explore foundational methods like Q-learning and Deep Q-Networks (DQN), as well as advanced techniques such as Policy Gradients, Actor-Critic methods, and more. This second edition expands on the latest developments in RL and provides updated code examples and exercises to reinforce learning. Whether you’re a data scientist, AI researcher, or developer aiming to build intelligent decision-making agents, this book equips you with the tools and understanding needed to thrive in modern reinforcement learning.