| Titel: | Deep Reinforcement Learning zum autonomen Erlernen eines nicht-deterministischen Spiels | Sprache: | Deutsch | Autorenschaft: | Siems, Jonathan | Schlagwörter: | Reinforcement Learning; Deep Learning; Q-Learning; Künstliche Intelligenz | Erscheinungsdatum: | 22-Aug-2025 | Zusammenfassung: | Diese Bachelorthesis behandelt die Entwicklung und Untersuchung eines selbstlernenden Systems mit Fokus auf Lernmethoden des Reinforcement Learnings und dem Einsatz tiefer neuronaler Netzwerke. This Bachelor Thesis discusses the development and study of an autonomous learning system with a focus on methods from reinforcement learning and the use of deep neural networks. |
URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/19256 | Einrichtung: | Fakultät Technik und Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025) Department Informations- und Elektrotechnik (ehemalig, aufgelöst 10.2025) |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Bachelorarbeit | Betreuer*in: | Hensel, Marc |
Gutachter*in: | Herster, Ulrike |
| Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| BA_Deep_Reinforcement_Learning_zum_autonomen_Erlernen.pdf | 2.47 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Feedback zu diesem Datensatz
Export
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.