Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics)
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Beschreibung
"Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python" von Wah Loon Keng bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen und Anwendungen des Deep Reinforcement Learning (DRL). Das Buch verbindet theoretische Konzepte mit praktischen Implementierungen, um den Lesern ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise von DRL zu vermitteln. Es deckt wesentliche Themen wie Markov-Entscheidungsprozesse, Q-Learning, Policy-Gradient-Methoden und neuronale Netzwerke ab. Zusätzlich enthält es zahlreiche Code-Beispiele in Python, die den Lernprozess unterstützen und es ermöglichen, die Algorithmen direkt anzuwenden und zu experimentieren. Das Buch richtet sich an Studierende, Forscher und Praktiker im Bereich der künstlichen Intelligenz, die ihre Kenntnisse im DRL vertiefen möchten.
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