1.2　四種不同的AI模型

本書選中這些AI模型的原因是，它們用于多種工業(yè)應用并且能夠解決很多不同的實際問題。此處我只是簡要提及它們的名字，之后我們會在本書中深入學習。在本書中，你會深入學習的四種AI模型如下：

1.湯普森采樣。

2.Q學習。

3.深度Q學習。

4.深度卷積Q學習。

對上述每一種模型，我們都將遵循以下的三步法：

1.獲得對模型怎樣運行的直覺。

2.學會該理論背后的所有數學知識。

3.用Python從頭開始實現該模型。

我和我的學生已經多次實踐上述的學習方法，我敢說這種方法是最有效的。這個概念很簡單：因為你是從直覺出發(fā)，所以不會被理論背后的數學知識壓得不堪重負，反倒能夠更容易理解它們。這樣，你也會更加自如地編寫那些你既能在直覺上理解，又具備深入理論知識的模型。

模型與實踐

貫穿本書，你會找到一些實際案例來進行學習或者自己實現它們。這里列出了本課程中包含AI模型技術實現的章節(jié)。AI模型的技術實現從第3章，也就是在你掌握了踏上AI之旅所需的工具（第2章）之后開始。

基礎知識

第3章涵蓋本書中你所需要的Python編程基礎。你可以回顧或是從頭學習如何用Python編程。

第4章包含說明人工智能五大核心原理的偽代碼案例。

湯普森采樣

第5章包含用于詮釋湯普森采樣AI模型背后理論的入門代碼。

第6章包含湯普森采樣模型在現實中的技術實現：應用于在線廣告。

Q學習

第7章包含用于詮釋Q學習AI模型的偽代碼。

第8章包含Q學習模型在現實中的技術實現：應用于流程自動化及優(yōu)化。

深度Q學習

第9章包含詮釋人工神經網絡背后理論的入門代碼。

第10章包含深度Q學習模型在現實中的技術實現：應用于自動駕駛汽車。

第11章包含深度Q學習模型在現實中的另一個技術實現：應用于能源與商業(yè)。

深度卷積Q學習

第12章包含用于詮釋卷積神經網絡（CNN）技術實現的入門代碼。

第13章包含深度卷積Q學習模型在現實中的技術實現：應用于游戲。

如你所見，每當引入一個新的模型，你首先學習直覺，其次是數學知識，最后是模型的技術實現。那么，為什么要投入精力學習如何實現這些模型呢？