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Deep Reinforcement Learning in Unity: With Unity ML Toolkit
Kapitel 1: Einführung in das Reinforcement Learning.
Unterthemen.
1. Markov-Modelle und zustandsbasiertes Lernen.
2. Bellman-Gleichungen.
3. Erstellen einer Multi Armed Bandit RL-Simulation.
4. Iteration von Werten und Richtlinien.
Kapitel 2: Wegfindung und Navigation.
Unter-Themen.
1. Pfadfindung in Unity.
2. Navigations-Meshes.
3. Feindliche KI erstellen.
Kapitel 3: Einrichten des ML Agents Toolkit SDK.
Unter - Themen:
1. Installieren von ML Agenten.
2. Konfigurieren von Brain Academy.
3. Verknüpfung von ML-Agenten mit Tensorflow mit Jupyter Notebooks.
4. Mit ML-Agenten-Beispielen spielen.
Kapitel 4: Verstehen von Brain Agents und Academy.
Unter - Themen:
1. Verstehen der Architektur von Brain.
2. Training verschiedener Agenten mit einem einzigen Gehirn.
3. Allgemeine Hyperparameter.
Kapitel 5: Deep Reinforcement Learning.
Unter - Themen:
1. Grundlagen des mathematischen maschinellen Lernens mit Python.
2. Tiefes Lernen mit Keras und Tensorflow.
3. Deep Reinforcement Learning Algorithmen.
4. Schreiben eines neuronalen Netzwerks für Deep Q-Learning für das Gehirn.
5. Hyperparameter-Abstimmung für Optimierung.
6. Speicherbasiertes LSTM-Netzwerk-Design mit Keras für Brain.
7. Aufbau eines KI-Agenten für Kartspiele mit einem trainierten Netzwerk.
Kapitel 6: Konkurrenzfähige Netzwerke für KI-Agenten.
Unter - Themen:
1. Kooperatives Netzwerk und Adversariales Netzwerk.
2. Erweitertes Verstärkungslernen - Deep Policy Gradients.
3. Simulationen mit Unity ML Agenten.
4. Simulation eines autonomen AI-Agenten für selbstfahrendes Fahren.
Kapitel 7: Fallstudie - Obstacle Tower Challenge.
Unter - Themen:
1. Hindernisturm-Herausforderung.
2. Unity ML Agents Herausforderung.
3. Forschungsentwicklungen von Unity AI.
4. Spielen mit dem Open AI Gym Wrapper.
| ISBN: | 9781484265024 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 564 |
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