Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze Verstehen - Mit Beispielen in Java Und Greenfoot [German]

By: Lorenz, Uwe

In uralten Spielen wie Schach oder Go k nnen sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme ben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernf hige Agenten innerhalb weniger Stunden bermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakul ren Algorithmen des best rkenden Lernens? Mit gut verst ndlichen Erkl rungen und bersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot k nnen Sie sich die Prinzipien des best rkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.K lling, King's College London) und das Hamster-Modell (D.Bohles, Universit t Oldenburg) sind einfache, aber auch m chtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernf higen Agenten machen, die eigenst ndig ihre Umgebung erkunden. Die zweite Auflage enth lt neue Themen wie "Genetische Algorithmen" und "K nstliche Neugier" sowie Erkl rungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO (wurde u.a. f r das Finetuning von ChatGPT verwendet), au erdem Korrekturen und berarbeitungen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3662683105
• ISBN13: 9783662683101
• Release Date: April 2024
• Publisher: Springer Vieweg
• Length: 204 Pages
• Weight: 0.79 lbs.
• Dimensions: 0.5" x 6.7" x 9.6"