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Reinforcement Learning

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Ihre Kundenmeinung hinzufügen Artikelnummer 2066434 Veröffentlicht am 02.10.2020
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Verlag Springer, Berlin Bindung Taschenbuch ISNB / EAN 9783662616505 Gewicht 331 Maße 168x240x241 von Uwe Lorenz

Produktbeschreibung

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 Prizipien 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 uns die faszinierende Aufgabe vornehmen, Figuren wie den Java-Hamster zu lernfähigen Agenten zu machen, die eigenständig ihre simulierte Umgebung erkunden.


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