Formations MATLAB et Simulink

Introduction au Reinforcement Learning


 

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Tutoriels vidéo stimulants

 

Exercices pratiques avec évaluations et commentaires automatisés

 

Formation disponible en anglais uniquement


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1.

Présentation du Reinforcement Learning

Familiarisez-vous avec ce cours et les concepts du Reinforcement Learning.

  • Qu'est-ce que le Reinforcement Learning ?
  • Présentation du cours
  • Réaliser une simulation avec un agent pré-entraîné

2.

Définir l'environnement

Définissez comment un agent interagit avec un modèle d'environnement.

  • Les composants d'un modèle de Reinforcement Learning
  • Définir une interface d'environnement
  • Les récompenses et l’apprentissage
  • Inclure des actions dans la récompense
  • Connecter un environnement Simulink® à un agent MATLAB

3.

Définir les agents

Créez des représentations d'agents de Reinforcement Learning.

  • Critiques et valeurs Q
  • Représenter les critiques pour des problèmes continus
  • Créer des réseaux de neurones
  • Acteurs et critiques
  • Récapitulatif des agents

4.

Entraîner des agents

Utilisez des épisodes de simulation pour l'apprentissage d'un agent.

  • Apprentissage
  • Améliorer l'apprentissage

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