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Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
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.
Explore la coordination et l'apprentissage dans des systèmes multiagents distribués, couvrant les lois sociales, l'échange de tâches, la satisfaction des contraintes et les algorithmes de coordination.
Explore les méthodes d'éléments finis pour les problèmes d'élasticité et les formulations variationnelles, en mettant l'accent sur les déformations admissibles et les implémentations numériques.
Explore le formalisme thermodynamique pour les systèmes dynamiques en expansion faiblement grossière, couvrant les états d'équilibre, les paramètres visuels et le codage symbolique.
Couvre les opérateurs délimités entre des espaces vectoriels normalisés, soulignant l'importance de la continuité et explorant des applications comme la transformation de Fourier.
