Die aktuelle Ära der Werkzeuge für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (AIML) hat unseren Alltag transformiert und beeinflusst wesentlich unser Privatleben, Berufsleben und unsere Gesellschaft. Diese Werkzeuge haben sich als fähig erwiesen, viele Probleme besser und schneller zu lösen im Vergleich zu Menschen.

Die AIML-Werkzeuge ermöglichen es Maschinen und verwandten Systemen, fast wie Menschen zu denken und Schlüsse zu ziehen, was tiefgreifende geistige und philosophische Konsequenzen hat. Die Bereiche des Maschinellen Lernens werden allgemein in drei Kategorien eingeteilt: Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Deep Reinforcement Learning (DRL). Letzteres nähert sich eher der Art und Weise an, wie Menschen denken, wobei viele Innovationen in diesem Bereich nützliche Anwendungen bieten.

Dieses Buch deckt die meisten Bereiche des Deep Reinforcement Learnings ab, mit besonderem Schwerpunkt auf die mathematischen und algorithmischen Grundlagen. Bachelor- und Anfänger-Masterstudenten werden es als eine wertvolle Orientierung in den rasch entwickelnden Feldern des DRL und seiner vielfältigen Anwendungen sowohl im technischen als auch im sozialen Kontext betrachten.

Seiten: 196, Maße: 13,8x13,8cm