強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法

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。
● 各類強化式學習演算法的精髓，包括：?-Greedy、UCB1、Policy Gradient、Q-Learning、SARSA、Deep Q-Network (DQN)。
● 理解人工智慧中做出最優決策的方法 - 賽局樹演算法，包括 Minimax Algorithm、Alpha-beta Pruning、Monte Carlo method、Monte Carlo tree search。
● 用 Python 實作 AGI 通用演算法 - AlphaZero，只需修改規則就能稱霸井字遊戲、四子棋、黑白棋、動物棋等不同遊戲。