Explore l'apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles, en se concentrant sur Monte Carlo Tree Search et ses applications dans les stratégies de jeu et les processus décisionnels.
Couvre MuZero, un modèle qui apprend à prédire les récompenses et les actions de manière itérative, réalisant des performances de pointe dans les jeux de société et les jeux vidéo Atari.
Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
Couvre les bases de l'apprentissage de renforcement, y compris l'apprentissage d'essai et d'erreur, l'apprentissage Q, le RL profond, et les applications dans le jeu et la planification.
Couvre l'importance de la soustraction de la récompense moyenne dans les méthodes de gradient de politique pour l'apprentissage par renforcement profond, réduisant le bruit dans le gradient stochastique.
