Atari-Spiele

Die Aufgabe „Atari 2600 Spiele“ beinhaltet das Training eines Agenten, um hohe Punktzahlen in Atari 2600-Spielumgebungen zu erzielen. Diese Aufgabe nutzt Techniken des tiefen Reinforcement Learnings, um dem Agenden das autonome Lernen und die Optimierung von Strategien zu ermöglichen, damit es komplexe Spielzustände und dynamische Umgebungen bewältigen kann. Nicht nur bewertet diese Aufgabe die Lernfähigkeit und Entscheidungsfindung des Agenten, sondern sie fördert auch die Entwicklung und Innovation von Spielkünstlicher Intelligenz.