Apprentissage par renforcement - Une introduction douce et application industrielle

Aperçu

Découvrez les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement et obtenez des informations sur ses applications pratiques dans l'industrie. Cette session vise à exploiter les techniques d'apprentissage par renforcement pour améliorer l'efficacité des systèmes de drainage de toiture siphonique, essentiels à la gestion des infrastructures de grands bâtiments lors de fortes précipitations.

L'application de ces techniques peut réduire considérablement les taux d'échec jusqu'à 70%, garantissant efficacité et fiabilité même dans des conditions météorologiques difficiles. Présentée par des experts de premier plan, cette opportunité d'apprentissage est idéale pour ceux qui s'intéressent à la convergence de l'IA et de l'ingénierie industrielle.

Regardez la session complète sur YouTube, présentée par [Université].

Programme

• Introduction à l'apprentissage par renforcement (RL)
Définition et concepts clés
Différence entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
Contexte historique et moments décisifs
• Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement
Composants clés : agents, environnements, états, actions et récompenses
Le processus de décision de Markov (MDP)
Fonctions de valeur : fonctions de valeur d'état et d'action
Représentations politiques et amélioration
• Algorithmes d'apprentissage par renforcement
Méthodes basées sur le modèle vs sans modèle
Programmation dynamique
Méthodes de Monte Carlo
Apprentissage par différence temporelle
Vue d'ensemble du Q-learning et SARSA
• Concepts avancés de l'apprentissage par renforcement
Apprentissage par renforcement profond et réseaux neuronaux
Méthodes de gradient politique
Modèles acteur-critique
Compromis exploration-exploitation
• Étude de cas : Systèmes de drainage par toit sifonique
Introduction au drainage siphonique
Déclaration de problème : réduction des taux d'échec lors de fortes pluies
Application du RL pour optimiser les systèmes siphoniques
Analyse des résultats : obtenir une réduction de 70 % des taux d'échec
• Mise en œuvre pratique
Sélection de l'environnement et des outils RL appropriés
Mise en place de simulations pour des applications industrielles
Entraînement de modèles RL pour des systèmes réels
• Défis et perspectives futures
Évolutivité et limites computationnelles
Considérations éthiques dans les applications RL
Tendances futures et innovations potentielles dans la technologie RL
• Conclusion
Revue des concepts clés et des enseignements
Discussion sur l'impact du RL dans diverses industries
Projet final et évaluation
• Ressources supplémentaires
Lectures recommandées
Tutoriels et outils en ligne
Forums communautaires et conférences

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Sujets

Conférences