Aperçu
Join us for Lecture 11 of the Agentic AI Course, focusing on the basics of Reinforcement Learning. This session uses accessible examples, such as dog training, to explain crucial concepts including agents, environments, states, actions, rewards, and policies.
Perfect for anyone interested in Artificial Intelligence and Computer Science. Catch the lecture on YouTube to enhance your understanding of these foundational topics.
Categories:
Artificial Intelligence Courses, Computer Science Courses
Programme
- Introduction à l'apprentissage par renforcement
Définition et concepts clés
Analogies du monde réel (par exemple, dressage de chiens)
- Composants clés de l'apprentissage par renforcement
Agents
Environnements
États
Actions
Récompenses
Politiques
- Interaction agent-environnement
Comprendre le rôle d'un agent
Définir l'environnement
Transitions d'état et espaces d'états
- Actions et prise de décision
Espaces d'actions
Exploration vs. exploitation
- Mécanismes de récompense
Concevoir des fonctions de récompense
Récompenses différées et objectifs à long terme
- Politique et fonctions de politique
Politiques avides
Politiques stochastiques
- Algorithmes de base en apprentissage par renforcement
Méthodes basées sur la valeur (par exemple, Q-learning)
Méthodes basées sur la politique
- Étude de cas : analogie du dressage de chiens
Correspondance des concepts de l'apprentissage par renforcement avec le dressage de chiens
Exemples et exercices
- Résumé et points clés
Revue des concepts de base
Discussion sur les applications pratiques
- Session de questions-réponses
Répondre aux questions des étudiants
Clarifications et ressources supplémentaires
Matières
Computer Science
