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Explore les agents réactifs et les processus décisionnels, couvrant des sujets tels que les processus décisionnels de Markov et les agents en temps réel.
Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
