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.
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 la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
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.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.
