Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Explore les défis d'apprentissage en renforcement continu de l'état, l'estimation de la fonction de valeur, les gradients des politiques et l'apprentissage des politiques par l'exploration pondérée.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
Couvre les méthodes de prédiction sans modèle dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur Monte Carlo et les différences temporelles pour estimer les fonctions de valeur sans connaissance de la dynamique de transition.
Couvre les principes fondamentaux de la théorie du contrôle optimal, en se concentrant sur la définition des OCP, l'existence de solutions, les critères de performance, les contraintes physiques et le principe d'optimalité.
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'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la perception, l'action et les prévisions sociales dans le contexte des technologies de capteurs et des considérations éthiques.
Explore la coordination et l'apprentissage dans des systèmes multiagents distribués, couvrant les lois sociales, l'échange de tâches, la satisfaction des contraintes et les algorithmes de coordination.
