Présente les bases de l'apprentissage par renforcement, couvrant les états discrets, les actions, les politiques, les fonctions de valeur, les PDM et les politiques optimales.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
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.
Discute des défis dans les systèmes d'IA, des limitations d'apprentissage supervisé, et de la nécessité de méthodes fondées sur les données pour renforcer l'apprentissage.
Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement, en discutant des états, des actions, des récompenses, des politiques et des applications de réseaux neuronaux.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
Intensifier l'apprentissage avec la rétroaction humaine, discuter de la convergence des estimateurs et introduire une approche pessimiste pour améliorer les performances.
Explore la relation entre la fluctuation des valeurs Q dans le SARSA et l'équation de Bellman par le biais des attentes et de la constance des politiques.
