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Einstieg in Deep Reinforcement Learning: KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Hardcover
Seller: medimops, Berlin, Germany
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Condition: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Seller Inventory # M03446459006-G
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning: KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Hardcover
Seller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning
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Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Hardcover
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Kombiprodukt. Condition: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. 400 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783446459007
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning
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Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Seller: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Germany
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Kombiprodukt. Condition: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. 400 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783446459007
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning
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Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Seller: Wegmann1855, Zwiesel, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Bündel. Condition: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. Seller Inventory # 9783446459007
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning: KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Seller: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Condition: New. Seller Inventory # 26378040499
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning
Seller: moluna, Greven, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Condition: New. - Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbststaendig lernen und sich dabei ve. Seller Inventory # 370935407
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning: KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren. Inkl. E-Book
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Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2020
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Seller: Studibuch, Stuttgart, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
hardcover. Condition: Sehr gut. 400 Seiten; 9783446459007.2 Gewicht in Gramm: 1. Seller Inventory # 1249439
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning
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Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
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Bündel. Condition: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions.Hanser Fachbuchverlag, Kolberger Str. 22, 81679 München 400 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783446459007
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning : KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren. Inkl. E-Book
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Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
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Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Bündel. Condition: Neu. Neuware - - Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. Seller Inventory # 9783446459007
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