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Explore l'application de l'apprentissage de renforcement pour enseigner à Pacman à jouer de façon autonome en utilisant les méthodes de gradient de politique et les processus de décision Markov.
Explore les défis et les distinctions entre l'autonomie humaine et artificielle, en abordant les implications éthiques et les conditions requises pour une véritable autonomie.
Explore l'utilisation par DaimlerChrysler de la technologie des agents dans la fabrication, en se concentrant sur le système Production 2000+ et ses avantages.
Explique la détermination des prix de l'état d'équilibre dans la tarification des actifs par le biais de la compensation du marché de la consommation et des contraintes budgétaires.
Couvre les caractéristiques, les applications et les défis des agents intelligents dans les systèmes logiciels, en mettant l'accent sur leur rôle dans la prise de décisions autonomes et la coordination avec d'autres agents.
Examine la façon dont l'IA/ML façonne le futur lieu de travail, en mettant l'accent sur les systèmes et les processus d'entreprise, et discute de l'état actuel de l'adoption de l'IA/ML dans les entreprises.
Explore les applications des agents autonomes dans les drones, la gestion du trafic aérien et la logistique, en se concentrant sur les interactions MAS et les réseaux de transport adaptatifs.
Explore la coordination et l'apprentissage dans des systèmes multiagents distribués, couvrant les lois sociales, l'échange de tâches, la satisfaction des contraintes et les algorithmes de coordination.
Explore les défis de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la modélisation du comportement social et la prévision de trajectoire réalisable.
