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Reinforcement Learning

Aktuelle Ansätze verstehen – mit Beispielen in Java und Greenfoot

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Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2024-04-04



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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. Die zweite Auflage enthält neue Themen wie "Genetische Algorithmen" und "Künstliche Neugier" sowie Erklärungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO  (wurde u.a. für das Finetuning von ChatGPT verwendet), außerdem Korrekturen und Überarbeitungen.
 
Pages
204 pages
Collection
n.c
Parution
2024-04-04
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783662683101
EAN PDF
9783662683118
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
20
Taille du fichier
9370 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
26,61 €
EAN EPUB
9783662683118
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
20
Taille du fichier
46049 Ko
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Prix
26,61 €

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