Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, en se concentrant sur la stabilité, la politique stationnaire et les solutions récursives.
Explore les modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
Explore la programmation dynamique pour optimiser les processus de prise de décision au fil du temps, en utilisant des exemples concrets tels que l'extraction de pétrole et la négociation d'actions.
Explore l'accélération de l'algorithme d'itération de valeur en utilisant la théorie de contrôle et les techniques de fractionnement de matrice pour atteindre une convergence plus rapide.
