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Reinforcement Learning

Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot

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Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2020-09-02



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Description


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.
Pages
170 pages
Collection
n.c
Parution
2020-09-02
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783662616505
EAN PDF
9783662616512
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
17
Taille du fichier
9206 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
42,19 €
EAN EPUB
9783662616512
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
17
Taille du fichier
12851 Ko
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Prix
42,19 €

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