Foundations of Multi-Agent Reinforcement Learning : Essential Principles for Researchers and Developers
Sprache: Englisch
Verlag: Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2025, 2025
Serie: Buch 1 von 3 - Multi-Agent Reinforcement Learning Mastery Series for Researchers and Developers
- Softcover
- Neu

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
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Bestandsnummer des Verkäufers 9798262119929
- Titel
- Foundations of Multi-Agent Reinforcement Learning : Essential Principles for Researchers and Developers
- Autor
- Marcus C Lauritsen
- Verlag
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2025
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798262119929
- Artikelgewicht
- 340 Gramm
- Abmessungen
- 254x178x10 mm
- Serie
- Buch 1 von 3: Multi-Agent Reinforcement Learning Mastery Series for Researchers and Developers
Are you fascinated by artificial intelligence, but worried that complex jargon and advanced math will hold you back? You’re not alone—and you don’t need any prior technical experience to start your journey with Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL).
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Foundations of Multi-Agent Reinforcement Learning is your friendly, confidence-building companion for understanding the fast-growing field where teams of intelligent agents learn, adapt, and collaborate to solve real-world problems. Whether you’re a curious newcomer, a student, or an aspiring developer, this book guides you from zero experience to real hands-on skill—one practical step at a time.
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A beginner-friendly, jargon-free introduction to reinforcement learning and agent-based systems—explained in plain English, with personal insights and stories to keep you motivated.
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Real-world examples and coding exercises that let you “learn by doing”—including hands-on Python projects using the popular PettingZoo toolkit, so you can build your own smart agents from scratch.
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Clear explanations of key concepts such as cooperation, competition, communication, and emergent behaviors—brought to life with visualizations and practical scenarios from robotics, gaming, smart grids, and more.
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A supportive, encouraging approach that normalizes mistakes, celebrates small wins, and helps you overcome common challenges—so you never feel lost or alone.
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Step-by-step walkthroughs and troubleshooting tips for everything from setting up your environment to evaluating agent performance and interpreting results.
Key takeaways you’ll gain from this book:
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Build a strong foundation in multi-agent reinforcement learning—even if you’re starting as a complete beginner.
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Understand the difference between single-agent and multi-agent systems, and why MARL is the key to solving complex, dynamic problems.
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Gain practical coding skills and experiment with real MARL environments using Python, with easy-to-follow examples and reusable templates.
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Break through the intimidation barrier—your journey into collaborative artificial intelligence starts here. With a warm, step-by-step teaching style and encouragement at every stage, this book is your perfect guide to mastering multi-agent reinforcement learning.
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