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    Reinforcement Learning

Reinforcement Learning

Uwe Lorenz
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      FORMAT: Paperback / softback

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      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.
      Format: Paperback / softback CONTRIBUTORS: Uwe Lorenz EAN: 9783662683101 COUNTRY: Germany PAGES: WEIGHT: 0 g HEIGHT: 240 cm
      PUBLISHED BY: Springer Fachmedien Wiesbaden DATE PUBLISHED: 2024-01-11 CITY: GENRE: COMPUTERS / Artificial Intelligence / General, COMPUTERS / Data Science / Data Analytics, COMPUTERS / Languages / Java WIDTH: 168 cm SPINE:

      Book Themes:

      Programming and scripting languages: general, Data mining, Artificial intelligence, Expert systems / knowledge-based systems, Machine learning

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      Nach seinem Studium der Informatik und Philosophie mit Schwerpunkt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen an der Humboldt-Universität in Berlin und einigen Jahren als Projektingenieur ist Uwe Lorenz derzeit als Gymnasiallehrer für Informatik und Mathematik tätig. Seit seinem Erstkontakt mit Computern Ende der 80er Jahre hat ihn das Thema Künstliche Intelligenz nicht mehr losgelassen.
      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.
      Format: Paperback / softback CONTRIBUTORS: Uwe Lorenz EAN: 9783662683101 COUNTRY: Germany PAGES: WEIGHT: 0 g HEIGHT: 240 cm
      PUBLISHED BY: Springer Fachmedien Wiesbaden DATE PUBLISHED: 2024-01-11 CITY: GENRE: COMPUTERS / Artificial Intelligence / General, COMPUTERS / Data Science / Data Analytics, COMPUTERS / Languages / Java WIDTH: 168 cm SPINE:

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      Nach seinem Studium der Informatik und Philosophie mit Schwerpunkt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen an der Humboldt-Universität in Berlin und einigen Jahren als Projektingenieur ist Uwe Lorenz derzeit als Gymnasiallehrer für Informatik und Mathematik tätig. Seit seinem Erstkontakt mit Computern Ende der 80er Jahre hat ihn das Thema Künstliche Intelligenz nicht mehr losgelassen.

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