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Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, couvrant le remplacement de la machine, les chaînes de Markov, les politiques de contrôle et les problèmes quadratiques linéaires.
Explore l'accélération de l'algorithme d'itération de valeur en utilisant la théorie de contrôle et les techniques de fractionnement de matrice pour atteindre une convergence plus rapide.
Plongez dans des environnements de simulation pour l'intelligence visuelle, en discutant des avantages, des types et des défis de l'apprentissage par renforcement.
Introduit une théorie de contrôle optimale, couvrant les modèles, la discrétisation, les mesures, les conditions lagrangiennes, KKT et l'invertibilité.
