Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1325302112 |
| Titel | Reinforcement Learning : Aktuelle Ansätze verstehen – mit Beispielen in Java und Greenfoot / von Uwe Lorenz |
| Person(en) | Lorenz, Uwe (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Ausgabe | 2nd ed. 2024 |
| Verlag | Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, Imprint: Springer Vieweg |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource, XIV, 182 S. 75 Abb., 64 Abb. in Farbe. : online resource. |
| Andere Ausgabe(n) | Printed edition:: ISBN: 978-3-662-68310-1 |
| Inhalt | Bestärkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens -- Grundbegriffe des Bestärkenden Lernens -- Optimale Entscheidungen in einem bekannten Umweltsystem -- Entscheiden und Lernen in einem unbekannten Umweltsystem -- Neuronale Netze als Schätzer für Zustandsbewertungen und Aktionspreferenzen -- Werden digitale Agenten bald intelligenter als Menschen sein? -- Leitbilder in der KI |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2024040504160274277938 DOI: 10.1007/978-3-662-68311-8 |
| URL | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68311-8 |
| ISBN/Einband/Preis | 978-3-662-68311-8 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter | Künstliche Intelligenz* ; Bestärkendes Lernen <Künstliche Intelligenz>* ; Maschinelles Lernen* ; Java <Programmiersprache>* ; Greenfoot <Programmierumgebung>* ; Python <Programmiersprache>* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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