Titlebook: Reinforcement Learning; Aktuelle Ansätze ver Uwe Lorenz Book 2024Latest edition Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenz

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,Leitbilder in der Künstlichen Intelligenz,gkeit von Embodiment und Situiertheit unterstrichen und für eine Integration von modellbasierten und modellfreien Lernansätzen argumentiert. Abschließend wird über das Verhältnis von Mensch und KI reflektiert, wobei Themen wie Willensfreiheit, mögliche Beiträge von KI zur intellektuellen Weiterentwi

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Book 2024Latest editionieren. 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

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https://doi.org/10.1007/978-3-662-68311-8Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz; Reinforcement Learning; Bestärkendes Lernen; Verstärkendes

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,Verstärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens,ent Learnings in das Gebiet. Es wird ein grober Überblick über die verschiedenen Prinzipien des Maschinellen Lernens gegeben und erklärt, wodurch sie sich vom Ansatz her unterscheiden. Im Anschluss wird auf Besonderheiten der Implementierung von Reinforcement Learning Algorithmen mit der Programmiersprache Java eingegangen.