Reinforcement Learning

Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot

Autoren: Lorenz, Uwe

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  • Mit Beispielübungen in Java und Greenfoot
  • Das Buch führt in die wichtigsten Lernalgorithmen allgemein verständlich ein
  • Bereitet das Thema auch für interessierte Kreise außerhalb des akademischen Betriebs auf
  • Spektakuläre Ergebnisse bei der Anwendung von KI basieren auf der Anwendung von Reinforcement Algorithmen
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Über dieses Buch

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.

Über die Autor*innen

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.

Inhaltsverzeichnis (6 Kapitel)

Inhaltsverzeichnis (6 Kapitel)
  • Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens

    Seiten 1-11

    Lorenz, Uwe

  • Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens

    Seiten 13-20

    Lorenz, Uwe

  • Optimal entscheiden in einer bekannten Umwelt

    Seiten 21-49

    Lorenz, Uwe

  • Entscheiden und Lernen in einer unbekannten Umwelt

    Seiten 51-116

    Lorenz, Uwe

  • Schätzer für Zustandsbewertung und Aktionsauswahl

    Seiten 117-160

    Lorenz, Uwe

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Reinforcement Learning
Buchuntertitel
Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot
Autoren
Copyright
2020
Verlag
Springer Vieweg
Copyright Inhaber
Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-662-61651-2
DOI
10.1007/978-3-662-61651-2
Softcover ISBN
978-3-662-61650-5
Auflage
1
Seitenzahl
XVIII, 170
Anzahl der Bilder
27 schwarz-weiß Abbildungen, 57 Abbildungen in Farbe
Themen