Couvre les bases de l'apprentissage de renforcement, y compris l'apprentissage d'essai et d'erreur, l'apprentissage Q, le RL profond, et les applications dans le jeu et la planification.
Explore l'intelligence visuelle, l'évolution des yeux, les taches aveugles, la biomimétisme et la connexion bidirectionnelle entre les systèmes naturels et artificiels.
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.
Explore l'apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles, en se concentrant sur Monte Carlo Tree Search et ses applications dans les stratégies de jeu et les processus décisionnels.
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.
Explore le rôle de l'unité Alice de l'EPFL dans l'apprentissage automatique et l'IA en Europe, en mettant l'accent sur les progrès de la recherche et la collaboration au sein de la communauté de l'IA.
Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Discute du gradient des politiques et des méthodes acteurs-critiques, en se concentrant sur les traces d'éligibilité et leur application dans les tâches d'apprentissage de renforcement.
