Reinforcement Learning (Paperback)
Uwe Lorenz
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In den Warenkorb legenPaperback. In uralten Spielen wie Schach oder Go koennen sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme ueben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfaehige Agenten innerhalb weniger Stunden uebermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulaeren Algorithmen des bestaerkenden Lernens? Mit gut verstaendlichen Erklaerungen und uebersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot koennen Sie sich die Prinzipien des bestaerkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Koelling, Kings College London) und das Hamster-Modell (D.Bohles, Universitaet Oldenburg) sind einfache, aber auch maechtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfaehigen Agenten machen, die eigenstaendig ihre Umgebung erkunden. Die zweite Auflage enthaelt neue Themen wie "Genetische Algorithmen" und "Kuenstliche Neugier" sowie Erklaerungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO (wurde u.a. fuer das Finetuning von ChatGPT verwendet), ausserdem Korrekturen und UEberarbeitungen. Mit gut verstaendlichen Erklaerungen und uebersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot koennen Sie sich die Prinzipien des bestaerkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783662683101
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. Die zweite Auflage enthält neue Themen wie "Genetische Algorithmen" und "Künstliche Neugier" sowie Erklärungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO (wurde u.a. für das Finetuning von ChatGPT verwendet), außerdem Korrekturen und Überarbeitungen.
Uwe Lorenz war 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 für 10 Jahr 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. Derzeit arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe Didaktik der Informatik an der Freien Universität Berlin in einem Projekt zur Thematik "Verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz in der Lehramtsausbildung".
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