Fondements de l'apprentissage par renforcement et de la prise de décision

L’apprentissage par renforcement fournit le cadre mathématique pour former les agents afin de maximiser les récompenses par essais et erreurs. Dans ce cours de base, vous explorerez les mécanismes de la prise de décision séquentielle.Vous commencerez par les principes de base de la théorie de l'utilité et progresserez vers la construction d'algorithmes qui permettent aux agents intelligents d'apprendre de leurs environnements, en équilibrant l'exploration et l'exploitation. Ce que vous apprendrez: • Comprendre la terminologie de base, la théorie de l'utilité et la modélisation des préférences des machines. • Résolvez des problèmes de décision simples en utilisant des stratégies de bandit multi-armés. • Modéliser des environnements complexes en utilisant des processus de décision de Markov finis (MDPs). • Appliquer des techniques de programmation dynamique pour évaluer et améliorer les politiques de décision. • Pratiquer la structuration des algorithmes fondamentaux en utilisant des environnements de simulation Python modernes. • Explorez les concepts de base qui relient les méthodes tabulaires classiques à l'apprentissage par renforcement profond moderne. Vous lirez des explications écrites étape par étape et étudierez des extraits de code clairs qui traduisent des théories abstraites en une logique de travail. Ce cours est conçu pour les débutants en intelligence artificielle; aucune expérience d'apprentissage par renforcement préalable n'est requise. Commencez votre parcours vers la prise de décision intelligente dès aujourd'hui et construisez les fondations du développement de l'IA moderne.