Wissensdatenbank
Entdecke Artikel über Deep Learning, Functional Programming und AI-Agents.
Soft Actor-Critic (SAC)
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Proximal Policy Optimization (PPO)
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PPO vs. SAC: Wann welcher Algorithmus?
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RL-Grundlagen: MDPs, Reward, Policy
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Actor-Critic-Architektur
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Von Q-Learning zu Policy Gradients
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Kann KI unsere Jobs übernehmen?
Eine persönliche Reflexion darüber, warum Künstliche Intelligenz die Arbeit verändert — aber nicht die Menschen ersetzt, die sie ausführen.
Speccify: npm für Spezifikationen statt Code
Eine Plattform, auf der Komponenten als framework-unabhängige Spezifikationen geteilt werden – der AI-Agent wird zum Compiler ins Ziel-Framework. (Vormals als `flowcation` geführt; das Projekt wurde …
Reinforcement Learning für Code-Agenten
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Was bedeutet „selbstlernend" bei KI-Agenten?
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Memory & Experience Replay für Agenten
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Automatisierte Tests als Reward-Signal
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kb: Die Wissens-Pipeline für Agenten
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himi-ai: Hilfsmittel-Einzelverträge automatisch lesen
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Beuys: Jeder Agent ist ein Künstler
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Sentiment & Content-Insights mit kleinen LLMs
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Engagement-Prediction mit klassischen Modellen
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Click-Through-Rate (CTR) Prediction
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Predictive Marketing – Was lässt sich überhaupt vorhersagen?
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A/B-Testing & Uplift-Modelling
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Funktionale Programmierung mit Python – Die Grundlagen
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Funktor, Applicative, Monad – Kategorientheorie für Python-Entwickler
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Warum FP und AI-Agents ein Dream-Team sind
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Komplexität verlagern – Von if/else-Ketten zu funktionaler Komposition
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Algebraische Datentypen & Pattern Matching in Python
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Kategorien-Basics für KI-Agents
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Monaden als Agent-Protokoll
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Warum Functional Programming die ideale Grundlage für KI-Agents ist
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Strukturiert statt Vibe-Coding: Deterministisches Vorgehen in nichtdeterministischen Systemen
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FP-Patterns für Agent-Systeme
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