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Couvre la théorie des systèmes, le contrôle de rétroaction classique et les applications dans les bâtiments écologiques et les installations de réfrigération au gaz naturel.
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
Discute des contrôleurs PID numériques, du filtrage du bruit dans les contrôleurs de rétroaction et des défis liés à l'approximation des termes intégraux et dérivés.
Explore l'échantillonnage d'importance à travers un changement de variable pour accélérer les calculs de Monte Carlo et discute de l'impact sur les estimations stochastiques et l'échelle de variance.
