Se plonge dans la programmation dynamique en mettant l'accent sur la multiplication de chaînes matricielles et le plus long problème de sous-séquence commune.
Explore les processus stochastiques contrôlés, en se concentrant sur l'analyse, le comportement et l'optimisation, en utilisant la programmation dynamique pour résoudre les problèmes du monde réel.
Explore le concept de sous-séquence commune la plus longue et son algorithme de programmation dynamique, en mettant l'accent sur une sous-structure optimale et une résolution efficace des problèmes.
Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
