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強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法

為了解決vr體驗價格的問題，作者布留川英一 這樣論述：

　　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，並連續擊敗李世乭、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：ϵ-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。 本書特色 　　強化式學習有多強，用 Python 實作見真章！ 　　Al

phaZero 結合了深度學習、強化式學習和賽局樹演算法，背後涉及了許多相關技術，網路上雖然可以找到不少討論或教學文章，但內容多半只是原始論文的隻字片段，實作細節也交代不清楚，對於有心了解 AlphaZero 核心技術的讀者來說幫助很有限，往往只是越看越模糊，也不知道誰說得對。 　　本書以大量圖說、實例詳細說明 AlphaZero 各種相關的演算法，在實作的過程中，你可以親自與 AI 互動，實際體驗 AI 從零開始逐漸累積實力的過程，確實了解強化式學習跳脫人類思維所做的每一步決策，釐清演算法的每一個細節。全書內容經過施威銘研究室監修，只要遇到比較複雜的演算法或程式邏輯，小編都會額外補充，講不

清楚就加上圖解，再不清楚就手算一遍，一頁一頁秀給你看，保證一定讓你看得懂、做得到。 　　● 以大量圖說、實例 、示意圖帶你高效學習書中的演算法 ，程式碼都有詳細的註解說明 　　● 深度學習、強化式學習、賽局樹等各種相關演算法逐一解析、詳細說明 　　● 活用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境，並提供線上更新操作手冊 ，包括連線時間限制的處理以及 GPU/TPU 的使用說明 　　● 從 AlphaGo、AlphaGo Zero 到 AlphaZero，原始演算法和模型架構剖析 　　● 一步一步解說如何將遊戲規則轉換為程式邏輯，學習賽局資料的預處理程序 　　● 提供預訓練好的現成模型

，立即套用、馬上對戰 ，幫你節省動輒 20 小時以上的訓練時間  

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不動產代銷模式之研究－以海悅代銷個案為例

為了解決vr體驗價格的問題，作者馬駿逸 這樣論述：

台灣不動產代銷已有近五十年的歷史，並發展出自成一格的預售銷售模式，代銷業者在房屋興建以前建造接待中心與樣品屋，用以模擬未來生活空間吸引客戶購買。預售制度下的開發商，因前期得以回收部分資本開發門檻降低而百花齊放，造就了台灣不動產的蓬勃發展，甚至影響了中國大陸、日本、東南亞等地區的不動產文化。本研究以國內最大代銷公司海悅國際為研究對象，並對其於新店央北重劃區執行的預售個案「宏普中央公園」為研究標的。整體研究流程中，先發展出研究架構，之後開始蒐集相關文獻並對宏普中央公園進行個案研究與SWOT分析，再加上對本案相關人士進行深度訪談。欲藉由上述步驟整理出的資料，來探討現今不動產代銷模式，用以檢視目前代

銷模式的不足並對未來不動產行銷提出建議。研究中得以發現，不動產代銷模式發展已經相當成熟並被市場所接受，惟因銷售資訊或價格不透明造成的消費糾紛屢見不鮮，無論是業者、代銷、或消費者皆不樂見因資訊落差造成的立場對立。此外，預售搭建之接待中心與樣品屋為符合高房價趨勢，設計上也更加豪華，其造成龐大的建築浪費也是造成房價上漲的部分因素。結論中本研究建議，第一、代銷公司因應未來少子化與家庭財務結構變化，應以大數據分析與精質化服務來創造客戶品牌忠誠度。第二、善用逐漸成熟的電子虛擬技術來輔助銷售，逐步減少大量媒體與銷售現場的預算花費。在政策上，第一、以獎勵的方式導引開發商與代銷重複利用接待中心，或是以可回收建材

來減少環境傷害或浪費。第二、以財報模式公布建案成本、獲利與銷售狀況，加強不動產透明化程度，減少消費端與業者之間之矛盾點。

Unreal Engine 4-虛擬實境開發-虛幻引擎激速入門(附光碟)(第二版)

為了解決vr體驗價格的問題，作者王曉慧,崔磊,李志斌 這樣論述：

全面／實用／易學／擴展 　　◆ 全面綜合性扼要介紹虛擬實境發展歷程與應用領域。 　　◆ 以實例環藝設計的虛擬實境遊覽專案完整解說UE4功能及展現。 　　◆ 關鍵知識、詳細操作，輕鬆擴展至各類專案與相關硬體設備。 　　精闢解說UE4一系列功能及專案製作流程 　　虛幻引擎（Unreal Engine，UE）是世界高知名度且應用廣泛的遊戲製作引擎之一，全新版本的虛幻引擎4（UE4）功能非常強大且運用靈活，是一款提供設計者高效設計的絕佳工具。 　　本書基於UE4結合環藝（室內）設計專案，深入淺出導引UE4的設計與操作之功能、製作流程、相關技巧及如何進行初級虛擬實境內容開發；全書關鍵知識與實

例操作環環相扣，使讀者可全面認識瞭解UE4及其操作介面，同時循序漸進的學習，藉由案例實際嘗試各種設計技巧，至最終將專案完整發佈；讓讀者可以在短時間內完成一個小規模虛擬實境漫遊專案，並為日後進階提升打下良好基礎。 　　【本書概要】 　　◆ 虛擬實境發展歷程／UE4安裝與基礎操作 　　◆ 場景建立／材質操作／光源設定／後期處理 　　◆ 虛擬實境硬體介面與設定／專案發佈 　　書附光碟內容：DVD／本書資源檔案

不動產代銷銷售影響因素之研究-以海悅國際代銷桃園青埔個案為例

為了解決vr體驗價格的問題，作者馬世傑 這樣論述：

住宅市場之產品定位，一直是建築產業及代銷產業最重要的一環，進行市場調查及分析，更是重要的一門學問，坪數定位關係於區域的屬性、客戶購屋預算與總價考量，剛性需求與市場景氣變化等等，更會直接導致個案之銷售狀況成功與順銷與否。桃園青埔地區位處於中壢區 – 高鐵桃園車站特定區，因為商圈聚集，且橫跨桃園機場捷運A17、A18、A19三站，更有高鐵桃園車站、IKEA、X-Park水族館、新光影城、和逸飯店、華泰名品城等建設利多，由於重劃區佔地廣闊，且多為中大型基地開發，故開發商在產品定位時之變化彈性也相對較廣。在2007年高鐵通車、2017年機場捷運通車之後，青埔更由封閉式市場導向為吸納更多區域外購屋客層

移入，市場分析與定位更顯得尤其重要。面臨市場景氣之不確定性，以及土地價格不斷上漲，推案價格也不斷向上推升，適逢房地合一稅制之施行，且為維持房屋總價帶控制、適宜剛性需求產品能迅速銷售去化，建設開發商多會傾向將產品定位以首購與首換兩大族群，設定為建案產品之大宗潛在客戶為主，本研究主要探討不動產代銷銷售房屋之，影響銷售因子之間的關係，可以作為建設公司在產品定位時之參考依據。