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Reinforcement Learning - Uwe Lorenz

Reinforcement Learning

Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot

(Autor)

Buch
XVIII, 170 Seiten
2020 | 1. Aufl. 2020
Springer Berlin (Verlag)
978-3-662-61650-5 (ISBN)
CHF 69,95 inkl. MwSt
Zu diesem Artikel existiert eine Nachauflage
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.

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 80iger Jahre hat ihn das Thema Künstliche Intelligenz nicht mehr losgelassen.

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..



























































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































Erscheinungsdatum
Zusatzinfo XVIII, 170 S. 84 Abb., 57 Abb. in Farbe. Book + eBook.
Verlagsort Berlin
Sprache deutsch
Maße 168 x 240 mm
Gewicht 331 g
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Kryptologie
Schlagworte Actor-Critic • bestärkendes Lernen • Deep Reinforcement Learning • Greenfoot • Java-Hamster • Künstliche Intelligenz • Lernen durch Verstärkung • Maschinelles Lernen • Policy Gadient • Q-Learning • Reinforcement Learning • Sarsa • verstärkendes lernen
ISBN-10 3-662-61650-5 / 3662616505
ISBN-13 978-3-662-61650-5 / 9783662616505
Zustand Neuware
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