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RCP211 - IA avancée

Préambule

A propos de RCP211
Organisation de RCP211
Projets de RCP211

Robustesse décisionnelle

Supports de cours
Travaux pratiques

Apprentissage par renforcement

I - Introduction et programmation dynamique
- Support du cours 1
- TP 1 - Dynamic programing
II - Approches sans modèles et échantillonnage
- Support du cours 2
- TP 2 - Model Free Prediction
III - Approximation de la fonction de valeur
- Support du cours 3
- TP 3 - DQN
IV - Policy Gradient
- Support du cours 4
- TP 4 - Policy gradient
V - Actor Critic et ouvertures
- Support du cours 5
- TP 5 - Advantage Actor Critic

IA Générative

I- Introduction
- Introduction aux modèles génératifs
- Travaux pratiques : introduction aux modèles génératifs
II - Auto-encodeurs variationels
III - Réseaux génératifs antagonistes
IV - Modèles de diffusion

.rst

III - Approximation de la fonction de valeur

Contenu

Supports de cours
Travaux pratiques

III - Approximation de la fonction de valeur#

Supports de cours#

Support du cours 3

Travaux pratiques#

TP 3 - DQN

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TP 2 - Model Free Prediction

suivant

Support du cours 3

Contenu

Supports de cours
Travaux pratiques

© Copyright 2023, Arnaud Breloy, CNAM.

Mis à jour le févr. 04, 2026.