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Cette séance de cours porte sur la théorie de l'apprentissage du renforcement, le dilemme de l'exploration et de l'exploration, l'apprentissage des différences temporelles, les traces d'admissibilité et les stratégies pour les espaces continus d'état/d'action. Il introduit également l'algorithme Q-Learning, les chemins optimaux et l'équation de Bellman pour les horizons multi-étapes.