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Université de Bordeaux
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Introduction to Reinforcement Learning [Participation : Présentiel]

Contact : BORDAS Isabelle
edmi@u-bordeaux.fr
Tél: 05 40 00 87 07

Catégorie : 2. Mener à bien ses activités de recherche

Langue de l'intervention : anglais

Nombre d'heures : 8

Min participants : 4

Nbre d'inscrits : 27

Public prioritaire : Aucun

Public concerné :
Doctorant(e)s

Proposé par : Mathématiques et Informatique


Lieu : Salles 76 et 178 Bât A30 LaBRI
Observations : Students will work on their laptops
Début du module : 31 mars 2022
Date limite d'inscription : 28 mars 2022

Objectifs :
This is an introduction course to Reinforcement Learning. The objective is to get a theoretical and practical understanding of the field, its potential applications, and its main algorithms and methods.


Programme :
This course is an introduction to the field of Reinforcement Learning, with a focus on constructing artificial intelligence for games. We will introduce classical algorithms as well as more recent approaches using Deep Learning. Along the way we will apply these ideas to different games in Python.

Pré-requis :
Masters level in Computer Science / Maths.
Understanding of Python (programming language).


Compétences acquises à l'issue de la formation :
- Overview of the field of reinforcement learning
- Python implementation of the main algorithms
- Critical thinking on the benefits and limitations of deep reinforcement learning




Emploi du temps :

Séance n° 1
Date : 31-03-2022
Horaire : 09h à 11h00
Intervenant : Nathanaël Fijalkow, Chargé de recherche CNRS
Lieu : Salle 076 LaBRI

Séance n° 2
Date : 31-03-2022
Horaire : 14h00 à 16h00
Intervenant : Nathanaël Fijalkow, Chargé de recherche CNRS
Lieu : Salle 076 LaBRI

Séance n° 3
Date : 12-04-2022
Horaire : 09h00 à 11h30
Intervenant : Nathanaël Fijalkow, Chargé de recherche CNRS
Lieu : Salle 178 LaBRI

Séance n° 4
Date : 14-04-2022
Horaire : 09h30 à 11h30
Intervenant : Nathanaël Fijalkow, Chargé de recherche CNRS
Lieu : Salle 076 LaBRI



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