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 la théorie et les applications des extrêmes multivariés, en mettant l'accent sur l'adaptation des modèles marginaux et de dépendance ensemble pour une estimation précise.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
