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

Deutsch · Medienkombination

Beschreibung

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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.



Inhaltsverzeichnis










Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens.-Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens.-Optimale Entscheidungen in einem bekannten Umweltsystem.-Dynamische Programmierung.- rekursive Tiefensuche.-Entscheiden und Lernen in einem unbekannten Umweltsystem.-Q- und Sarsa Learning, Eignungspfade, Dyna-Q.-Policy Gradient und Actor Critic.- Monte Carlo-Evaluationen und Monte Carlo-Baumsuche (MCTS).-Künstliche neuronalen Netze als Schätzer für Zustandsbewertungen und Handlungspreferenzen.-Werden digitale Agenten bald intelligenter als Menschen sein?.-Leitbilder in der K.I..






























































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































Über den Autor / die Autorin










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.

Produktdetails

Autoren Uwe Lorenz
Verlag Springer-Verlag GmbH
 
Sprache Deutsch
Produktform Medienkombination
Erschienen 30.06.2021
 
Seiten 170
Abmessung 166 mm x 237 mm x 14 mm
Gewicht 340 g
Illustration 84 Abbildungen, 57 Abbildungen in Farbe. Book + eBook.
Thema Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik > Informatik, EDV > Informatik

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