Reinforcement Learning
Tedesco, Uwe Lorenz, 2024Solo 1 pezzo in stock presso il fornitore
Informazioni sul prodotto
Nei giochi antichi come scacchi o go, i giocatori più brillanti possono migliorare studiando le strategie prodotte da una macchina. I sistemi robotici esercitano autonomamente i loro movimenti. Nei giochi arcade, agenti in grado di apprendere raggiungono livelli sovrumani in poche ore. Come funzionano questi spettacolari algoritmi di apprendimento rinforzato? Con spiegazioni chiare e esempi semplici in Java e Greenfoot, puoi apprendere i principi dell'apprendimento rinforzato e applicarli ai tuoi agenti intelligenti. Greenfoot e il modello del criceto sono strumenti didattici semplici ma potenti, progettati per insegnare i concetti fondamentali della programmazione. Trasformeremo figure come il criceto Java in agenti capaci di apprendere, che esploreranno autonomamente il loro ambiente. La seconda edizione include nuovi argomenti come gli algoritmi genetici e la curiosità artificiale, oltre a spiegazioni su algoritmi attuali come A3C e PPO, insieme a correzioni e revisioni.
argomento | Tecnologia & IT |
Subtopic | Informatica |
Lingua | Tedesco |
Autore | Uwe Lorenz |
Anno | 2024 |
Numero di pagine | 220 |
Copertina del libro | Copertina rigida |
No. di articolo | 45182429 |
Editore | Springer |
Categoria | Libro specialistico |
Data di rilascio | 5.4.2024 |
argomento | Tecnologia & IT |
Subtopic | Informatica |
Lingua | Tedesco |
Autore | Uwe Lorenz |
Anno | 2024 |
Numero di pagine | 220 |
Edizione | 2 |
Copertina del libro | Copertina rigida |
Emissioni di CO₂ | 0.25 kg |
Contributo climatico | CHF 0.11 |
Altezza | 240 mm |
Larghezza | 168 mm |
Peso | 378 g |
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