Explore les jeux en plusieurs étapes, en se concentrant sur la forme et les stratégies de rétroaction, y compris les équilibres de Nash et les méthodes d'induction en arrière.
Explore l'apprentissage multi-tâches pour l'optimisation accélérée des réactions chimiques, les défis de mise en évidence, les workflows automatisés et les algorithmes d'optimisation.
Explore les systèmes de contrôle moteur, couvrant les algorithmes, l'intégration de capteurs et les applications pratiques en robotique et en automatisation.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
