Bienvenue dans IA & ML – Chapitre 25 !
Dans cette session, nous explorerons les fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement (RL), l'un des domaines les plus passionnants de l'Intelligence Artificielle.
Vous apprendrez :
Qu'est-ce que l'Apprentissage par Renforcement ?
Concepts clés : agents, environnements, états, actions et récompenses
Différence entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
Compromis exploration vs. exploitation
Applications réelles du RL (robotique, jeux, voitures autonomes, etc.)
Ce tutoriel est proposé par TRIARIGHT, votre institut de formation de confiance en Intelligence Artificielle & Apprentissage Automatique.
À la fin de cette session, vous comprendrez les bases de la façon dont les agents apprennent par essais et erreurs en utilisant des signaux de renforcement.