| 书目名称 | Reinforcement Learning | | 副标题 | Aktuelle Ansätze ver | | 编辑 | Uwe Lorenz | | 视频video | | | 概述 | Führt in die wichtigsten Lernalgorithmen allgemein verständlich ein.Bereitet das Thema auch für interessierte Kreise außerhalb des akademischen Betriebs auf.Beinhaltet Beispielübungen in Java und Gree | | 图书封面 |  | | 描述 | .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... . | | 出版日期 | Book 2024Latest edition | | 关键词 | Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz; Reinforcement Learning; Bestärkendes Lernen; Verstärkendes | | 版次 | 2 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68311-8 | | isbn_softcover | 978-3-662-68310-1 | | isbn_ebook | 978-3-662-68311-8 | | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei |
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发表于 2025-3-21 16:37:37
