Reinforcement Learning (Paperback)

Idioma: alemán

Editorial: Springer Fachmedien Wiesbaden, Weisbaden, 2024

3662683105 / 9783662683101

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Paperback. In uralten Spielen wie Schach oder Go koennen sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme ueben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfaehige Agenten innerhalb weniger Stunden uebermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulaeren Algorithmen des bestaerkenden Lernens? Mit gut verstaendlichen Erklaerungen und uebersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot koennen Sie sich die Prinzipien des bestaerkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Koelling, Kings College London) und das Hamster-Modell (D.Bohles, Universitaet Oldenburg) sind einfache, aber auch maechtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfaehigen Agenten machen, die eigenstaendig ihre Umgebung erkunden. Die zweite Auflage enthaelt neue Themen wie "Genetische Algorithmen" und "Kuenstliche Neugier" sowie Erklaerungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO (wurde u.a. fuer das Finetuning von ChatGPT verwendet), ausserdem Korrekturen und UEberarbeitungen. Mit gut verstaendlichen Erklaerungen und uebersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot koennen Sie sich die Prinzipien des bestaerkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

N° de ref. del artículo 9783662683101

Título
Reinforcement Learning (Paperback)
Autor
Uwe Lorenz
Editorial
Springer Fachmedien Wiesbaden, Weisbaden
Año de publicación
2024
Estado
new
Encuadernación
Paperback
Idioma
alemán
ISBN 10
3662683105
ISBN 13
9783662683101
Edición
2ª Edición

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Bensenville, IL, Estados Unidos de America

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