Learning to Play: Reinforcement Learning and Games

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Introduction.- Intelligence and Games.- Reinforcement Learning.- Heuristic Planning.- Adaptive Sampling.- Function Approximation.- Self-Play.- Conclusion.- App. A, Deep Reinforcement Learning Environments.- App. B, Running Python.- App. C, Tutorial for the Game of Go.- App. D, AlphaGo Technical Details.- References.- List of Figures.- List of Tables.- List of Algorithms.- Index.

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