Concept
AlphaGo
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Estimation de la pose à la main
Couvre l'estimation de la pose de la main, les techniques de régression et l'évolution des modèles de classification d'images de LeNet à VGG19.
Alpha Go : apprentissage automatique et stratégies de jeu
Explore la perspective historique et le développement de l'algorithme AlphaGo, en se concentrant sur l'apprentissage automatique et les stratégies de jeu.
Monte Carlo Tree Search et Alpha Zero
Explore Monte Carlo Tree Search et Alpha Zero dans l'apprentissage par renforcement profond.
Renforcement de l'apprentissage : Q-Learning
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
Agents délibératifs : planification et stratégies
Couvre la planification avec des adversaires, des algorithmes de recherche heuristique et des stratégies pour les jeux avec le hasard, en soulignant l'importance des agents délibératifs.
Consultant numérique : EPFL 2021
Explore le rôle d'un consultant numérique dans le développement d'applications innovantes.
RL profonde basée sur le modèle: planification et VAST
Couvre l'apprentissage par modèle, la planification, la tabulation des états variables et la mise à jour efficace des valeurs Q et V.
Introduction à la classification des images
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Renforcement de l'apprentissage : bases et applications
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.
MuZero: Modèle de planification et d'apprentissage
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.