Neuware -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.Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Stra�e 46, 65189 Wiesbaden 220 pp. Deutsch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783662683101

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Bibliografische Details

Titel: Reinforcement Learning
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Apr 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3662683105
ISBN-13: 9783662683101
Einband: Taschenbuch
Auflage: 2. Auflage
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 240 mm, H�he: 168 mm, Tiefe: 13 mm
Gewicht: 378 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Uwe Lorenz war nach seinem Studium der Informatik und Philosophie mit Schwerpunkt K�nstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der Humboldt-Universit�t in Berlin und einigen Jahren als Projektingenieur f�r 10 Jahr als Gymnasiallehrer f�r Informatik und Mathematik t�tig. Seit seinem Erstkontakt mit Computern Ende der 80er Jahre hat ihn das Thema K�nstliche Intelligenz nicht mehr losgelassen. Derzeit arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe Didaktik der Informatik an der Freien Universit�t Berlin in einem Projekt zur Thematik "Verantwortungsvolle K�nstliche Intelligenz in der Lehramtsausbildung".

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