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Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot

✍ Scribed by Uwe Lorenz

Publisher
Springer Berlin Heidelberg;Springer Vieweg
Year
2020
Tongue
German
Leaves
184
Edition
1. Aufl.
Category
Library
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No coin nor oath required. For personal study only.

✦ Synopsis

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.

✦ Table of Contents

Front Matter ....Pages I-XVIII
Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens (Uwe Lorenz)....Pages 1-11
Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens (Uwe Lorenz)....Pages 13-20
Optimal entscheiden in einer bekannten Umwelt (Uwe Lorenz)....Pages 21-49
Entscheiden und Lernen in einer unbekannten Umwelt (Uwe Lorenz)....Pages 51-116
Schätzer für Zustandsbewertung und Aktionsauswahl (Uwe Lorenz)....Pages 117-160
Leitbilder in der Künstlichen Intelligenz (Uwe Lorenz)....Pages 161-170

✦ Subjects

Computer Science; Coding and Information Theory; Data Mining and Knowledge Discovery; Computer Applications; Java

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