diff --git a/anleitung_windows_openai-gym.tex b/anleitung_windows_openai-gym.tex
index ff2a5b61a915bd5aa7e0d2b81ea72b3d75d0936d..82a00fb7bac5aa6680a293193076400085e58f60 100644
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@@ -126,31 +126,23 @@ Nun sollte die \texttt{base}-Environment aktiviert sein, was Sie auch am Prompt
 
 \section{Conda-Umgebung}
 
-Wir erstellen nun eine Umgebung namens \lstinline|ml| mit Python 3.9 und den benötigten Paketen.
+Wir erstellen nun eine Umgebung namens \lstinline|ml| mit Python 3.10 und den benötigten Paketen.
 \begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
-  mamba create -n ml python=3.9 astunparse matplotlib scikit-learn seaborn ^
-                     ipympl mypy jupyter notebook spyder gym-box2d gym-atari ^
-                     openpyxl odfpy pyarrow geopandas pyogrio optuna plotly ^
+  mamba create -n ml python=3.10 matplotlib ipympl ipywidgets seaborn plotly git ^
+                     scikit-learn optuna astunparse mypy jupyter notebook spyder ^
+                     openpyxl odfpy lxml pyarrow fastparquet zstandard geopandas ^
+                     "pyogrio<0.8.0" contextily networkx pyvis netgraph ^
                      jax-jumpy moviepy shimmy-atari gymnasium-box2d
+                     
 \end{lstlisting}
 Sie können die Umgebung jederzeit mit \lstinline|mamba activate ml| aktivieren und mit \lstinline|mamba deactivate| deaktivieren. Generell können Sie mit \lstinline|mamba create -n <MYENVNAME> <PAKETE>| auch weitere Umgebungen einrichten und diese mit \lstinline|mamba activate <MYENVNAME>| aktivieren.
 
 Anschließend installieren wir noch Pakete mit \lstinline|pip| aus dem PyPI-Repository in der Umgebung \lstinline|ml|, die es im \lstinline|conda-forge|-Repository nicht gibt. Hierdurch können allerdings Probleme in Ihrer Umgebung entstehen.
 \begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
   #*\color{gray}(base) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*mamba activate ml
-  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install emnist autorom[accept-rom-license]
-  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install tensorflow==2.10.1
-\end{lstlisting}
-
-Falls Sie eine NVIDIA GPU haben und den Support dafür aktivieren wollen, installieren Sie die folgenden Pakete:
-\begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
-  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*mamba install -c nvidia cudatoolkit cudnn cuda-nvcc
-\end{lstlisting}
-und fügen auch den Pfad zu den entsprechenden Libraries (z.\,B.\ \textit{cudnn64\_8.dll}) und Tools (\texttt{ptxas.exe}) in ihrer Benutzerumgebungsvariable \lstinline|Path| hinzu, besipielhaft:
-\begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
-  C:\Users\john\miniforge\envs\ml\bin
-  C:\Users\john\miniforge\envs\ml\Library\bin
-  C:\Users\john\miniforge\envs\ml\Library\lib
+  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install tensorflow-cpu
+  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install git+https://github.com/hosford42/EMNIST.git
+  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install autorom[accept-rom-license]
 \end{lstlisting}