Agents intelligents : prendre des décisions et planifier
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Graph Chatbot
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Explore les agents réactifs et les processus décisionnels, couvrant des sujets tels que les processus décisionnels de Markov et les agents en temps réel.
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.
Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.
Explore les défis en matière de contrôle, de sécurité et de coordination pour les systèmes autonomes comme les voitures autonomes, en mettant l'accent sur l'apprentissage sécuritaire et les équilibres Nash.
Compare l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et sans modèle, en soulignant les avantages du premier pour s'adapter aux changements de récompense et planifier les actions futures.
Par le Prof. Bin Yu explore la science des données véridiques, mettant l'accent sur l'analyse responsable, fiable et reproductible des données et la prise de décisions.
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.
