Blick ins Buch

Einstieg in Deep Reinforcement Learning

KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren. Inkl. E-Book

Alexander Zai, Brandon Brown (Autoren)

Buch

400 Seiten

2020 | 1. Auflage
Hanser, Carl (Verlag)
978-3-446-45900-7 (ISBN)

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Grundlegende Konzepte und Terminologie
Praktischer Einsatz mit PyTorch
Projekte umsetzen

Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.

Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.

Aus dem Inhalt:

Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse
Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben
Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme

EXTRA: E-Book inside
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Alexander Zai ist Machine Learning Engineer bei Amazon AI und arbeitet an MXNet, das eine Reihe von AWS-Maschinenlernprodukten unterstützt. Er ist auch Mitbegründer von Codesmith, einem Bootcamp für Softwareentwicklung mit Niederlassungen in Los Angeles und New York.
Brandon Brown ist Arzt und Programmierer. Er bloggt über maschinelles Lernen und Datenanalyse auf outlace.com.

Erscheinungsdatum	08.10.2020
Verlagsort	München
Sprache	deutsch
Original-Titel	Deep Reinforcement Learning in Action (US ISBN: 978-1617295430)
Maße	180 x 245 mm
Gewicht	882 g
Einbandart	gebunden
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
Schlagworte	Agententechnologie • AlphaGo • Autonomes Fahren • bestärkendes Lernen • Deep learning • Deep Q-Networks • Künstliche Intelligenz • machine learning • Python • PyTorch
ISBN-10	3-446-45900-6 / 3446459006
ISBN-13	978-3-446-45900-7 / 9783446459007
Zustand	Neuware