Ce cours a pour objectif d'initier les étudiants à l'apprentissage par renforcement.

L'apprentissage par renforcement est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à apprendre les actions à réaliser, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps.

10 min

Pour bien apprendre pendant ces travaux pratiques il est conseillé d'avoir les éléments suivants sur sa machine:

• python (version >= 3.10)
• un accès à un terminal
  • pour les utilisateurs Windows, l'utilisation de wsl est fortement recommandée
• un éditeur de texte. Il existe des environnements de développements très performants que vous serez amené à utiliser en entreprise. Pourquoi ne pas les utiliser dès à présent ?
  • Visual Studio Code, PyCharm, SublimeText, ...

Si votre environnement de travail est près. Vous pouvez commencer le TP n°1 sur les processus de décision de Markov.

Ce cours a été réalisé par David Albert, @blavad

Si vous souhaitez réutiliser ces supports, veuillez inclure la mention d'attribution suivante de façon claire et visible.

Ce support utilise Travaux Pratiques d'apprentissage par renforcement, développé par David Albert @blavad, disponible à https://github.com/blavad/rl.