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Cette séance de cours fournit une vue d'ensemble de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur le diagramme de sauvegarde en tant que représentation graphique des étapes dont se souvient un algorithme RL. Les sujets abordés comprennent l'apprentissage par renforcement profond, les réseaux neuronaux, les probabilités d'embranchement des politiques, la récompense totale attendue, l'équation de Bellman, l'algorithme SARSA et l'application de SARSA pour estimer les valeurs Q.