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2024 | OriginalPaper | Chapter
7. Verstärkendes Lernen
Author : Uwe Lorenz
Published in: Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
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Zusammenfassung
Beim Verstärkenden Lernen optimieren Agentenprogramme ihr Verhalten durch ,,learning by doing”. Bei der Interaktion mit ihrer Umwelt erhalten sie von Zeit zu Zeit ,,belohnendes” oder ,,bestrafendes” Feedback. Das, was man gemeinhin mit ,,Lernen” verbindet – die aktive Entwicklung von Fertigkeiten – zeigt sich beim Verstärkenden Lernen besonders eindrucksvoll, wenn Agenten, die mit diesen Algorithmen ausgestattet sind, ohne äußere Hilfestellung in ihren Umgebungen zunehmend erfolgreich agieren. In diesem Kapitel wollen wir etwas tiefer in das Thema einsteigen, den Ansatz näher beschreiben und einige zentrale Konzepte und Algorithmen vorstellen. Mathematische Kenntnisse, die über das Abiturniveau hinausgehen, werden nicht vorausgesetzt. Außerdem werden einige Anregungen für den Unterricht gegeben. Darüber hinaus werden Bezüge zur Lebenswelt hergestellt und es wird auf den enormen Einfluss eingegangen, den diese Algorithmen auf unser tägliches Leben haben.
