【文末赠书】豆瓣9.9分，几乎无差评，深度学习神作“鱼书”系列第四弹强化学习来了！
文章概要：
1. 201年日本网友称为“神本”（即神深度学习入门书，原版上市不到两年销量就突破了10万册，一致好评
2. 这本书的后，很受欢迎，累计销量已经达到10万+册> 3024“鱼”又添一本新作《深度学习4:强化学习》讲解了学习相关知识
4 本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼、蒙特卡洛方法、差分等学习方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角读者遴选出最值得的强化学习和> 5 作为超高人气“鱼书”系列第四作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人非常信服地理解强化学习中各种方法的关系，于不知不觉登堂入室
6. 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特理论，奉行“只有做出来真正理解的，将这一主题的构成要素从“理论”“”两个方面进行解释鼓励读者尝试
7 斋藤康毅，1984年出生于日本崎，东京工业毕业，并完成大学研究生院课程。目前在某从事相关的研究和工作
8 郑明智，智慧。主要方向医疗前沿ICT技术及其应用> 9 本书全彩印刷阅读，搭配丰富图、表示例起来一目了然
10. 分享对学习的看法或者学习心得，在留言区参与互动，将从中选取5名的进行赠书，截止时间11月5日
阅读原文
2. 这本书的后，很受欢迎，累计销量已经达到10万+册> 3024“鱼”又添一本新作《深度学习4:强化学习》讲解了学习相关知识
4 本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼、蒙特卡洛方法、差分等学习方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角读者遴选出最值得的强化学习和> 5 作为超高人气“鱼书”系列第四作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人非常信服地理解强化学习中各种方法的关系，于不知不觉登堂入室
6. 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特理论，奉行“只有做出来真正理解的，将这一主题的构成要素从“理论”“”两个方面进行解释鼓励读者尝试
7 斋藤康毅，1984年出生于日本崎，东京工业毕业，并完成大学研究生院课程。目前在某从事相关的研究和工作
8 郑明智，智慧。主要方向医疗前沿ICT技术及其应用> 9 本书全彩印刷阅读，搭配丰富图、表示例起来一目了然
10. 分享对学习的看法或者学习心得，在留言区参与互动，将从中选取5名的进行赠书，截止时间11月5日
智能空气动力学——神经网络
文章概要：
1. 空气动力学的研究经历了从以试验/实验为主要手段的第一范式，以理论分析为主的第二范式，基于数值计算研究的第三范式，到在数据驱动的基础上积极将科学知识与人工智能技术相融合第四范式的发展过程
2. 第四范式促使了空气动力学与智能化的紧密结合，衍生了一门新兴学科——智能空气动力学
3. 神经网络在空气动力学的研究方法包括可压缩流体力学求解的数值方法和机器学习方法、高精度格式在神经网络中的实现、深度强化学习的理论与算法、可压缩激波求解案例与编程实战、生成与后处理扩散模型的流动生成、动模态分解及流场预测、湍流模拟中的神经网络应用
4. 现有研究进展包括气动系数的近似计算、洞试验数据的处理、平衡的优化、气动导数的确定、行动力学计算、模拟和预测飞行器性能、飞行器设计优化、处理多维气动问题、提高计算效率> 5. 神经网络在空气动力学领域中的应用面临着数据限制，准确性与泛化、计算效率高维模拟的计算瓶颈、量化难度，模型不确定性、物理与数据融合、实时决策，环境变化快速响应、学科等
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2. 第四范式促使了空气动力学与智能化的紧密结合，衍生了一门新兴学科——智能空气动力学
3. 神经网络在空气动力学的研究方法包括可压缩流体力学求解的数值方法和机器学习方法、高精度格式在神经网络中的实现、深度强化学习的理论与算法、可压缩激波求解案例与编程实战、生成与后处理扩散模型的流动生成、动模态分解及流场预测、湍流模拟中的神经网络应用
4. 现有研究进展包括气动系数的近似计算、洞试验数据的处理、平衡的优化、气动导数的确定、行动力学计算、模拟和预测飞行器性能、飞行器设计优化、处理多维气动问题、提高计算效率> 5. 神经网络在空气动力学领域中的应用面临着数据限制，准确性与泛化、计算效率高维模拟的计算瓶颈、量化难度，模型不确定性、物理与数据融合、实时决策，环境变化快速响应、学科等