《分布式人工智能 基于TensorFlow RTOS与群体智能》读书笔记思维导图

思维导图PPT模板《分布式人工智能基于TensorFlowRTOS与群体智能》最新版读书笔记，下载可以直接修改智能算法系统环境群体框架智能体分布式模型人工智能机器联邦第章大数据对抗小结核心结构原理本书关键字分析思维导图01内容简介第1篇基础概念本书特色第2篇计算框架目录03020405第3篇多智能体分布式AI算法后记第4篇分布式AI智能系统开发实战目录0706内容摘要本书结合分布式计算、大数据、机器学习、深度学习和强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述分布式人工智能的原理与应用。本书首先介绍分布式系统的概念、技术概况、计算框架、智能核心及体系架构等内容；然后介绍大数据框架、高速计算、海量存储及人工智能经典算法等内容；接着介绍大规模分布式系统架构与演进，以及群体智能与博弈等内容；最后搭建“星际争霸2”仿真环境，并开发相关的仿真对抗系统。本书共10章，分为4篇。第1篇“基础概念”，介绍分布式系统的概况和分布式智能计算基础；第2篇“计算框架”，介绍TensorFlow框架、分布式智能计算核心、大数据与存储系统框架；第3篇“多智能体分布式AI算法”，介绍机器学习算法与分布式改进、生成网络和强化学习、对抗和群体智能博弈；第4篇“分布式AI智能系统开发实战”，介绍群体智能对抗仿真环境及群体智能仿真对抗系统开发。本书通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合分布式、人工智能和大数据等领域的入门与进阶人员阅读，也适合游戏开发、推荐系统和群体智能等领域的相关研究人员阅读。另外，本书还适合作为相关培训机构的教材。内容简介非常不错，很接地气且全面的一本书，一口气读完，爽！真心希望高手能带着实操下某些章节的内容，特别是星际争霸游戏的AⅠ编程。本书特色第1篇基础概念第2章分布式智能计算基础第1章分布式系统简介第1篇基础概念1.1什么是分布式系统1.2分布式系统的历史与未来1.3分布式系统与并行计算1.4分布式系统与边缘计算1.5分布式与超算系统1.6分布式多智能体010302040506第1章分布式系统简介1.7单体人工智能1.8分布式与多人博弈1.9分布式与群体智能决策1.10分布式与群体智能的未来和价值1.11本章小结12345第1章分布式系统简介2.1常用的分布式计算框架2.2Spark分布式框架介绍2.3HLA高层联邦体系2.4Multi-Agent体系2.5RTI与RTOS分布式计算核心2.6分布式计算的原理和常用方法010302040506第2章分布式智能计算基础2.7计算模型与任务分发2.8代理模型与HLA智能体2.9分布式与决策模型2.10底层计算核心RTOS2.11分布式智能计算的价值2.12本章小结010302040506第2章分布式智能计算基础第2篇计算框架第3章TensorFlow框架介绍第5章大数据与存储系统框架第4章分布式智能计算核心第2篇计算框架3.1什么是TensorFlow3.2TensorFlow的结构和应用...3.3Graph与并行计算模型3.4Session会话层3.5TensorFlow中的数据类型...3.6TensorFlow与卷积神经网...010302040506第3章TensorFlow框架介绍3.7准备TensorFlow的系统环...3.8下载和安装TensorFlow3.9启动第一个测试程序3.10使用TensorFlow构建算...3.11TensorFlow的发展与价...3.12本章小结010302040506第3章TensorFlow框架介绍4.1什么是SintolRTOS4.2SintolRTOS支持的组织协...4.3SintolRTOS核心组件和系...4.4使用SintolRTOS系统组件...4.5下载和安装SintolRTOS4.6SintolRTOS的分布式RT...010302040506第4章分布式智能计算核心4.7SintolRTOS的联邦模型和...4.8编写AI联邦模型和Agent代理4.9分布式计算层的模型与数据4.10SintolRTOS智能计算组...4.11SintolRTOS与分布式人...4.12本章小结010302040506第4章分布式智能计算核心5.1什么是大数据5.2大数据的关键技术5.3大数据与机器学习5.4Hadoop与分布式存储框架第5章大数据与存储系统框架5.5搭建Spark运行环境5.6Spark、Hadoop与Ten...5.7分布式大数据与机器学习的未来5.8本章小结第5章大数据与存储系统框架第3篇多智能体分布式AI算法第6章机器学习算法与分布式改进第8章对抗和群体智能博弈第7章生成网络和强化学习第3篇多智能体分布式AI算法6.1逻辑回归6.2支持向量机6.3决策树6.4分布式多算法结构的决策树6.5多任务并行计算算法改进6.6单体算法与分布式算法的优化010302040506第6章机器学习算法与分布式改进6.7机器学习算法的维数灾难6.8深度学习的内在发展需求6.9自适应学习神经网络算法6.10分布式与机器学习算法规模化的发...6.11本章小结12345第6章机器学习算法与分布式改进7.1生成对抗网络7.2深度卷积生成对抗网络7.3分布式与多智能体对抗算法MADD...7.4常用的强化学习算法结构7.5Q-learning算法7.6Sarsa-lamba算法010302040506第7章生成网络和强化学习7.7深度Q网络7.8其他强化学习基础算法7.9强化学习算法的发展与价值7.10本章小结第7章生成网络和强化学习8.1群体智能的历史8.2博弈矩阵8.3网格博弈8.4多智能体Q-learning算法8.5无限梯度上升8.6EMAQ-learning010302040506第8章对抗和群体智能博弈8.7仿真群智博弈环境8.8Multi-Agent系统开发8.9群体智能的发展与价值8.10本章小结第8章对抗和群体智能博弈第4篇分布式AI智能系统开发实战第10章开发群体智能仿真对抗系统第9章体验群体智能对抗仿真环境第4篇分布式AI智能系统开发实战9.1群体智能仿真系统环境介绍9.2导入多人对抗智能和仿真环境9.3启动分布式多智能体和仿真环境9.4启动人与多智能体进行对抗第9章体验群体智能对抗仿真环境9.5启动数据回放9.6启动多个智能体集团博弈9.7群体博弈仿真系统环境的代码模块9.8本章小结第9章体验群体智能对抗仿真环境10.1智能体强化学习的算法工程10.2