Explore l'incitation à l'innovation dans les missions au moyen de mécanismes de poussée et d'attraction, d'exemples historiques et d'applications modernes des défis de l'innovation.
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.
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.
