Notions de l'apprentissage par renforcement - Cours d'IA Agentique - Cours 11

Aperçu

Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement à travers des exemples concrets comme le dressage de chiens. Explorez des composantes clés telles que les agents, l'environnement, les états, les actions, les récompenses et la politique.

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

Enseigné par

Étiquettes