Uwe Lorenz Reinforcement Learning

Annotation

In uralten Spielen wie Schach oder Go konnen sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme uben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfahige Agenten innerhalb weniger Stunden ubermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakularen Algorithmen des bestarkenden Lernens? Mit gut verstandlichen Erklarungen und ubersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot konnen Sie sich die Prinzipien des bestarkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kolling, King's College London) und das Hamster-Modell (D.Bohles, Universitat Oldenburg) sind einfache aber auch machtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfahigen Agenten machen, die eigenstandig ihre Umgebung erkunden.