Renforcement de l'apprentissage : Q-Learning

Agents d'apprentissage: Tradeoff Exploration-Exploitation

Explore le compromis exploration-exploitation dans l'apprentissage des effets inconnus des actions en utilisant des bandits multi-armés et Q-learning.

Agents d'apprentissage profond : Renforcement de l'apprentissage

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.

Véhicules autonomes: renseignement et perception

Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.

Dynamique de l'apprentissage collectif : Exploitation de la similitude

S'insère dans la dynamique de l'apprentissage collectif avec exploitation de la similitude, couvrant l'apprentissage structuré, les cadres d'adaptation, la modélisation, la simulation et les résultats expérimentaux.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.