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.
Explore les espaces d'interpolation de distribution, la convergence des séquences, des dérivés, des dérivés faibles et leurs applications dans les problèmes de minimisation.