Reinforcement Learning - 6 Angebote vergleichen
Bester Preis: Fr. 32.30 (€ 33.00)¹ (vom 04.05.2020)1
Reinforcement Learning (2020)
~EN PB NWISBN: 9783662616505 bzw. 3662616505, vermutlich in Englisch, Springer-Verlag Gmbh Sep 2020, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, Wegmann1855 [84786973], Zwiesel, Germany.
Neuware -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. 170 pp. Deutsch, Books.
Neuware -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. 170 pp. Deutsch, Books.
2
Reinforcement Learning : Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot (2020)
~DE PB NWISBN: 9783662616505 bzw. 3662616505, vermutlich in Deutsch, Springer-Verlag Gmbh Sep 2020, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
Neuware -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 lernfähigeAgenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionierendiese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot könnenSie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kölling, King's College London) und dasHamster-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. 170 pp. Deutsch, Books.
Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
Neuware -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 lernfähigeAgenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionierendiese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot könnenSie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kölling, King's College London) und dasHamster-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. 170 pp. Deutsch, Books.
3
Reinforcement Learning (2020)
~EN PB NWISBN: 9783662616505 bzw. 3662616505, vermutlich in Englisch, Springer-Verlag Gmbh Sep 2020, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K. [57449362], Bergisch Gladbach, Germany.
Neuware -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 lernfähigeAgenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionierendiese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot könnenSie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kölling, King's College London) und dasHamster-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. 170 pp. Deutsch, Books.
Von Händler/Antiquariat, BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K. [57449362], Bergisch Gladbach, Germany.
Neuware -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 lernfähigeAgenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionierendiese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot könnenSie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kölling, King's College London) und dasHamster-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. 170 pp. Deutsch, Books.
4
Symbolbild
Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot (2020)
DE PB NW FEISBN: 9783662616505 bzw. 3662616505, in Deutsch, Springer Vieweg, Taschenbuch, neu, Erstausgabe.
Lieferung aus: Deutschland, Dieser Artikel ist noch nicht erschienen. Bestellen Sie jetzt vor und wir liefern Ihnen den Artikel sobald er verfügbar ist. Lieferung von Amazon, Versandkostenfrei.
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Springer Vieweg, Taschenbuch, Ausgabe: 1. Aufl. 2020, Publiziert: 2020-10-02T00:00:01Z, Produktgruppe: Book.
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Springer Vieweg, Taschenbuch, Ausgabe: 1. Aufl. 2020, Publiziert: 2020-10-02T00:00:01Z, Produktgruppe: Book.
5
Reinforcement Learning: Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot Uwe Lorenz Author
~DE PB NWISBN: 9783662616505 bzw. 3662616505, vermutlich in Deutsch, Springer Berlin Heidelberg, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Vereinigte Staaten von Amerika, zzgl. Versandkosten.
Reinforcement Learning,Uwe Lorenz.
Reinforcement Learning,Uwe Lorenz.
Lade…