Deep Reinforcement Learning for Robust Agent Systems
-
- Englisch ausgewählt
197,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
02.02.2027
Abbildungen
IX, 249 p. 40 illus., 30 illus. in color.
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
249
Maße (B/H)
15,5/23,5 cm
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-9260-70-6
Deep Reinforcement Learning for Single-/Multi-Agent Systems provides a comprehensive guide to understanding and applying reinforcement learning (RL) in both single-agent and multi-agent contexts. This book is ideal for readers interested in mastering the fundamental concepts of RL and its advanced applications in real-world scenarios. Whether you’re a researcher, developer, or student, it offers a unique blend of theoretical depth and practical insights to empower you in tackling complex problems in AI and autonomous systems.
The book begins with foundational topics in RL, explaining key algorithms and methods for both single-agent and multi-agent systems. It then dives into robust reinforcement learning, focusing on adversarial attacks and defense techniques to improve model resilience in uncertain environments. The content also covers cutting-edge applications of RL, including the design of training environments, the deployment of RL in drone systems, and the integration of RL in large language models (LLMs).
By reading this book, you will gain valuable knowledge about state-of-the-art RL methodologies, learn to apply them in diverse settings, and understand how to defend against adversarial threats. The practical examples, case studies, and code snippets make it easier to implement RL solutions, while the in-depth discussions provide a solid foundation for further research. Prerequisite knowledge in machine learning and basic programming will be helpful, but the book is accessible to anyone with a keen interest in AI and reinforcement learning.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice