Einstieg in Deep Reinforcement Learning

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

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Beschreibung

- Grundlegende Konzepte und Terminologie<br>- Praktischer Einsatz mit PyTorch<br>- Projekte umsetzen<br><br>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.<br>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.<br><br>Aus dem Inhalt:<br>- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse<br>- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben<br>- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme<br><br>EXTRA: E-Book inside<br>Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.

Artikeldetails

EAN

9783446459007

Sprache

Deutsch

Einband / Art

Bundle

Maße

246 x 182 x 27 mm

Erscheinungsjahr

2020

Verlag / Hersteller

Hanser Fachbuchverlag