Couvre les méthodes de prédiction sans modèle dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur Monte Carlo et les différences temporelles pour estimer les fonctions de valeur sans connaissance de la dynamique de transition.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
