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Débute 6 July 2025 19:37

Se termine 6 July 2025

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Apprentissage par renforcement et Minecraft - ML Con Printemps 2018

Rejoignez-nous à la ML Con Printemps 2018 et aventurez-vous dans le domaine de l'apprentissage par renforcement avec la plateforme IA de pointe de Minecraft, Project Malmo. Cette session unique offre une opportunité aux passionnés et praticiens d'approfondir la résolution de problèmes en utilisant des méthodologies d'apprentissage profond avan.
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Rejoignez-nous à la ML Con Printemps 2018 et aventurez-vous dans le domaine de l'apprentissage par renforcement avec la plateforme IA de pointe de Minecraft, Project Malmo. Cette session unique offre une opportunité aux passionnés et praticiens d'approfondir la résolution de problèmes en utilisant des méthodologies d'apprentissage profond avancées dans un cadre expérimental innovant.

Hébergé sur YouTube, cet événement captivant est parfait pour ceux désireux d'améliorer leur compréhension de l'intelligence artificielle et de l'appliquer dans les limites captivantes de Minecraft.

Ne manquez pas cette occasion d'explorer l'IA dans un environnement créatif et stimulant.

Programme

  • Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
  • Aperçu de l'Apprentissage par Renforcement (RL)
    Concepts Clés : États, Actions, Récompenses
    Exploration vs Exploitation
  • Projet Malmo et Minecraft comme Plateforme pour l'IA
  • Introduction au Projet Malmo
    Mise en Place de l'Environnement
    Compréhension de l'Environnement du Jeu Minecraft
  • Fondamentaux de l'Apprentissage Profond
  • Bases des Réseaux Neuronaux
    Réseaux de Q Profonds (DQN)
    Méthodes de Gradient de Politique
  • Implémentation de l'Apprentissage par Renforcement dans le Projet Malmo
  • Construction et Entraînement d'Agents
    Expérimentation avec Différentes Stratégies
    Étude de Cas : Résoudre une Tâche dans Minecraft
  • Techniques Avancées et Applications
  • Stratégies d'Exploration en RL
    Apprentissage par Transfert en RL
    Apprentissage par Renforcement Multi-Agents
  • Évaluation et Amélioration des Modèles de RL
  • Critères de Performance pour RL
    Réglage des Hyperparamètres
    Résolution des Problèmes Courants
  • Projet et Application Pratique
  • Définir un Problème à Résoudre dans Minecraft
    Concevoir et Mettre en Œuvre une Solution
    Présentation des Résultats et Conclusions
  • Directions Futures en IA et Apprentissage par Renforcement
  • Progrès Récents
    Considérations Éthiques en RL
    Applications Futures dans le Jeu et au-delà

Sujets

Conférences