Reinforcement Learning von Lorenz, Uwe

Reinforcement Learning

Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot

In uralten Spielen wie Schach oder Go können sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme üben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfähige Agenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens? Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot können Sie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kölling, King’s College London) und das Hamster-Modell (D.Bohles, Universität Oldenburg) sind einfache aber auch mächtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfähigen Agenten machen, die eigenständig ihre Umgebung erkunden.

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Die Publikation Reinforcement Learning - Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot von ist bei Springer Berlin erschienen. Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: Actor-Critic, Bestärkendes Lernen, Deep Reinforcement Learning, Greenfoot, Java-Hamster, Künstliche-Intelligenz, Lernen durch Verstärkung, Maschinelles Lernen, Policy Gadient, Q-Learning, reinforcement learning, SARSA, Verstärkendes Lernen. Weitere Bücher, Themenseiten, Autoren und Verlage finden Sie hier: https://buch-findr.de/sitemap_index.xml . Auf Buch FindR finden Sie eine umfassendsten Bücher und Publikationlisten im Internet. Sie können die Bücher und Publikationen direkt bestellen. Ferner bieten wir ein umfassendes Verzeichnis aller Verlagsanschriften inkl. Email und Telefonnummer und Adressen. Die Publikation kostet in Deutschland 39.99 EUR und in Österreich 41.11 EUR Für Informationen zum Angebot von Buch FindR nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf!