Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods
Dans le monde de l’intelligence artificielle, l’apprentissage par renforcement est l’une des disciplines les plus passionnantes et prometteuses. C’est dans ce contexte que se situe le cours “Sample-based Learning Methods” proposé par l’Université de l’Alberta sur la plateforme Coursera.
Aperçu du cours
Ce cours se concentre sur des algorithmes capables d’apprendre des politiques quasi optimales par interaction avec l’environnement, en se basant sur l’expérience de l’agent. Cela signifie que vous n’avez besoin d’aucune connaissance préalable des dynamiques de l’environnement pour atteindre un comportement optimal. Le cours couvre des méthodes simples mais puissantes telles que les méthodes de Monte Carlo et l’apprentissage par différence temporelle, notamment le Q-learning.
Syllabus complet
Le cours commence par une introduction aux enseignants et une présentation de ce qui vous attend, offrant un excellent moyen de rencontrer vos camarades de classe. Vous plongez ensuite dans les méthodes de Monte Carlo pour la prédiction et le contrôle. Ces techniques vous permettront d’estimer les fonctions de valeur et d’apprendre des politiques optimales à partir d’expériences échantillonnées.
La semaine suivante est dédiée aux méthodes de différence temporelle, une notion fondamentale en apprentissage par renforcement. Vous apprendrez à implémenter ces méthodes dans un domaine simulé, ce qui vous préparera à la semaine suivante consacrée à l’apprentissage par différence temporelle pour le contrôle. Vous serez familiarisé avec des algorithmes tels que Sarsa, Q-learning et Expected Sarsa, et vous découvrirez les différences entre les méthodes de contrôle sur politique et hors politique.
Le cours se termine par une discussion sur l’unification des stratégies d’apprentissage avec et sans modèle, aboutissant à l’architecture Dyna, qui améliore considérablement l’efficacité des échantillons.
Mon avis
Ce cours est idéal pour quiconque s’intéresse à l’apprentissage par renforcement. Les explications sont claires et les vidéos d’instruction sont accompagnées de ressources supplémentaires pour approfondir vos connaissances. L’interaction avec d’autres étudiants enrichit l’apprentissage, et les travaux pratiques vous permettent d’appliquer directement les concepts théoriques.
Conclusion
Je recommande vivement le cours “Sample-based Learning Methods” à tous ceux qui souhaitent élargir leur compréhension de l’apprentissage par renforcement. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement curieux, ce cours vous préparera à relever des défis passionnants dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods