Produkt zum Begriff Lorenz-Uwe-Reinforcement-Learning:
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Sutton, Richard S.: Reinforcement Learning
Reinforcement Learning , The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning , Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field's key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics. Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning's relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson's wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning. , >
Preis: 95.12 € | Versand*: 0 € -
Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
Preis: 49.28 € | Versand*: 0 € -
Learning Resources Spielset - Zählen lernen, mehrfarbig
Mit dem Spielset von Learning Resources erleben Kids ab drei Jahren die Freude am Erlernen neuer Fähigkeiten im Zählen und der Farberkennung. Spielset - Zählen lernen von Learning Resources mit 10 Geschenken von 3 bis 8 Jahren geeignet In jeder der farbenfrohen, nummerierten Schachteln finden Kinder eine lustige Überraschung - von einem kleinen blauen Roboter über ein hochfliegendes Flugzeug bis hin zu einem freundlichen Teddybären. Insgesamt gibt es 10 Geschenke, die Kinder immer wieder aus- und einpacken können. Neben der Entwicklung feinmotorischer Fähigkeiten bei jedem Auspacken lernen sie auch, Farben und Zahlen zu erkennen. Sie können das Spielzeug nach den Farben der Schachteln sortieren, ihre Geschenke zählen oder die Punkte auf den Deckeln mit den Zahlen auf der Vorderseite der Schachteln abgleichen. Kinder können die Geschenke aus dem Set auch für fantasievolle Versteckspiele oder als lustige Ergänzung zu ihren Rollenspielen verwenden.
Preis: 34.19 € | Versand*: 1.99 € -
ECOVACS ROBOTICS Ecovacs Deebot X5 OMNI weiß, Saug- und Wischroboter, Reinforcement Learning 2.0
Der DEEBOT X5 OMNI von ECOVACS ist ein revolutionärer Saug- und Wischroboter, der das Reinigungserlebnis auf ein neues Level hebt. Mit seiner beeindruckenden Saugkraft und intelligenten Navigation sorgt er für eine tadellose Sauberkeit in deinem Zuhause. Sein flaches Design ermöglicht ihm, mühelos unter Möbeln und in enge Ecken zu navigieren, um die gesamte Wohnung gründlich zu reinigen. Dank seiner starken Saugkraft von 12.800 Pa reinigt der DEEBOT X5 OMNI spielend Hartböden und Teppiche. Die TrueDetect 3D 3.0 Technologie erlaubt es ihm, Hindernisse in Echtzeit präzise zu erkennen und zu umfahren, während die adaptive TruEdge-Kantenreinigung für eine perfekte Reinigung von Ecken und Kanten sorgt. Mit der innovativen 70°C-Heißwasser-Moppwaschung entfernt der DEEBOT X5 OMNI effektiv Schmutz und Flecken vom Mopp, um stets eine gründliche Reinigung zu gewährleisten. Interaktive Funktionen wie Widgets und Dynamic Island ermöglichen es dir, die Reinigungsaufgaben mit nur wenigen Berührungen ganz einfach zu steuern. Erlebe eine neue Ära der Reinigung mit dem DEEBOT X5 OMNI von ECOVACS - dein Zuhause war noch nie so sauber!
Preis: 849.01 € | Versand*: 0.00 €
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Wie können E-Learning-Plattformen dazu beitragen, den Zugang zu Bildung zu verbessern? Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zum traditionellen Unterricht?
E-Learning-Plattformen ermöglichen einen flexiblen Zugang zu Bildung, unabhhängig von Zeit und Ort. Sie bieten eine Vielzahl von Lernmaterialien und interaktiven Lernmethoden, die das Lernen effektiver gestalten können. Im Vergleich zum traditionellen Unterricht ermöglicht E-Learning eine individuelle Lerntempo und -ort, sowie eine größere Vielfalt an Lernmaterialien und interaktiven Lernmethoden.
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Wie können E-Learning-Plattformen dazu beitragen, den Zugang zu Bildung zu verbessern? Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zum traditionellen Unterricht?
E-Learning-Plattformen ermöglichen einen flexiblen Zugang zu Bildung, unabhhängig von Zeit und Ort. Sie bieten eine Vielzahl von Lernmaterialien und interaktiven Tools, um den Lernprozess zu unterstützen. Im Vergleich zum traditionellen Unterricht ermöglicht E-Learning eine individuellere und selbstgesteuerte Lernumgebung.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
Ähnliche Suchbegriffe für Lorenz-Uwe-Reinforcement-Learning:
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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 € -
Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 € -
Kerbaj, Mazen: Learning Deutsch
Learning Deutsch , Nachdem der experimentelle Musiker und bildende Künstler Mazen Kerbaj mit seiner Familie von Beirut nach Berlin gezogen war, sah er sich mit einer neuen Sprache, einer neuen Welt konfrontiert. Er beschloss, Deutsch auf seine Weise zu lernen: ein Wort pro Tag, 365 Tage lang, jedes Wort illustriert durch ein Selbstporträt. Learning Deutsc h ist Wort-Bilder-Buch und immerwährender Kalender zugleich: Wort für Wort folgen wir Mazen Kerbaj auf seiner Entdeckungsreise durch Eigenheiten der deutschen Sprache. Die von arabischen, englischen und deutschen Wörtern flankierten Zeichnungen entwickeln ein einzigartiges Lehrbuch zum Spracherwerb. Die Zeichnungen sind oft witzig, manchmal aber auch traurig und anrührend; sie illustrieren selten einfach nur die Worte, sondern sind das offene Tagebuch eines Künstlers aus dem Nahen Osten der seinen Weg im deutschen Alltag findet. MAZEN KERBAJ (*1975, Beirut) der in so unterschiedlichen Bereichen wie Musik, bildende Kunst, Comic oder Theater arbeitet, ist eine der Schlüsselfiguren der libanesischen Kunstszene nach dem Bürgerkrieg. Seine Arbeiten wurden in mehr als zehn Sprachen veröffentlicht und in Galerien, Museen und auf Kunstmessen in aller Welt ausgestellt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 € -
Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 3.99 €
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Wie kann E-Learning dazu beitragen, den Zugang zu Bildung zu erleichtern? Was sind die Vorteile von E-Learning im Vergleich zum traditionellen Unterricht?
E-Learning ermöglicht flexibles Lernen von überall aus, was den Zugang zu Bildung für Menschen in entlegenen Gebieten oder mit Zeitbeschränkungen erleichtert. Durch E-Learning können Lernende ihr eigenes Lerntempo bestimmen und auf individuelle Bedürfnisse eingehen. Zudem bietet E-Learning eine Vielzahl von interaktiven Lernmaterialien und -methoden, die das Lernen effektiver und interessanter gestalten können.
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Wie kann E-Learning dabei helfen, den Zugang zu Bildung und Weiterbildung zu verbessern?
E-Learning ermöglicht flexibles Lernen von überall und zu jeder Zeit, was den Zugang zu Bildung für Menschen mit unterschiedlichen Lebensumständen erleichtert. Durch die Nutzung digitaler Medien können Lerninhalte interaktiv und individualisiert gestaltet werden, um auf die Bedürfnisse der Lernenden einzugehen. Zudem können Kosten für Anreise und Unterkunft gespart werden, was Bildung und Weiterbildung für eine breitere Bevölkerungsschicht zugänglich macht.
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Wie kann E-Learning dazu beitragen, den Zugang zu Bildung und Weiterbildung zu verbessern?
E-Learning ermöglicht flexibles Lernen von überall und zu jeder Zeit, was besonders für Berufstätige oder Menschen mit eingeschränkter Mobilität von Vorteil ist. Durch die Nutzung digitaler Medien können Bildungsinhalte interaktiv und individuell aufbereitet werden, um den Lernprozess effektiver zu gestalten. Zudem können durch E-Learning Plattformen Bildungsinhalte kostengünstiger und barrierefreier zugänglich gemacht werden.
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Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zum traditionellen Unterricht?
E-Learning bietet flexible Lernzeiten und -orte, individuelles Lerntempo und Zugang zu einer Vielzahl von Ressourcen. Es ermöglicht interaktive Lernmethoden und fördert die Selbstständigkeit der Lernenden. Zudem kann E-Learning kostengünstiger sein und den CO2-Fußabdruck reduzieren.
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