Belohnen Und Lernen : Praktisches Reinforcement Learning für autonome Agenten, Spiele und Robotersteuerung
Overview
BELOHNEN UND LERNEN ist ein praxisorientierter Leitfaden f r Entwickler, Data Scientists, KI-Ingenieure und Robotikexperten, die Reinforcement Learning (verst rkendes Lernen) verstehen und auf reale Anwendungen bertragen m chten.
Im Gegensatz zu klassischen Machine-Learning-Methoden lernen Reinforcement-Learning-Systeme durch Interaktion, Feedback und Belohnungen. Diese F higkeit bildet die Grundlage f r autonome Agenten, intelligente Spiele-KI und adaptive Robotersysteme.
Dieses Buch zeigt, wie lernende Agenten entwickelt werden - von den mathematischen Grundlagen bis hin zu praktischen Implementierungen mit modernen Python-Werkzeugen.
Du lernst unter anderem:
- Wie Reinforcement Learning und Entscheidungsprozesse funktionieren
- Wie Agenten, Umgebungen, Zust nde und Belohnungen modelliert werden
- Wie Q-Learning und moderne Deep-Reinforcement-Learning-Verfahren eingesetzt werden
- Wie neuronale Netze f r intelligente Agenten genutzt werden
- Wie autonome Systeme durch Erfahrung lernen und sich verbessern
- Wie Reinforcement Learning in Spielen und Simulationen angewendet wird
- Wie Robotersteuerungen mit lernenden Algorithmen entwickelt werden
- Wie KI-Agenten getestet, optimiert und in realen Anwendungen eingesetzt werden
Praxisnahe Beispiele, verst ndliche Erkl rungen und reale Anwendungsszenarien verbinden Theorie und Umsetzung, sodass du eigene intelligente Agenten entwickeln kannst.
Ob autonome Roboter, Spiele-KI, Simulationen oder intelligente Automatisierungssysteme - dieses Buch vermittelt die F higkeiten, um lernende Systeme aufzubauen, die eigenst ndig Entscheidungen treffen und sich kontinuierlich verbessern.
BELOHNEN UND LERNEN - Der umfassende Leitfaden f r praktisches Reinforcement Learning, autonome Agenten und intelligente Steuerungssysteme mit Python.
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Details
- ISBN-13: 9798186833567
- ISBN-10: 9798186833567
- Publisher: Independently Published
- Publish Date: July 2026
- Dimensions: 9 x 6 x 0.76 inches
- Shipping Weight: 0.82 pounds
- Page Count: 306
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