Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
Discute des techniques avancées d'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur des méthodes profondes et robustes, y compris des cadres d'acteur-critique et des stratégies d'apprentissage contradictoire.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore l'optimisation des politiques proximales pour améliorer la stabilité et l'efficacité du contrôle continu avec un apprentissage par renforcement profond.
Discute des méthodes d'apprentissage par renforcement profond, en se concentrant sur les mini-batchs et les implications des techniques de formation on-policy et off-policy.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
Couvre les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour un contrôle continu, en se concentrant sur les méthodes d'optimisation des politiques proximales et leurs avantages par rapport aux approches de gradient de politique standard.
