Découvrez le Pouvoir de l'Apprentissage par Renforcement

Imaginez créer des agents autonomes capables de battre des champions d’échecs, de piloter des voitures autonomes ou d’optimiser des stratégies financières en temps réel. Dans ce cours, vous apprendrez comment programmer et entraîner vos propres agents IA en utilisant Python, TensorFlow, OpenAI Gym et Google Colab. Aucune expérience préalable requise, juste une passion pour l’IA et le code !

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Bienvenue ! Je suis le Dr Haythem Rehouma, titulaire d’un doctorat en informatique avec une spécialisation approfondie en intelligence artificielle. En tant qu’enseignant et chercheur passionné, je me consacre aux domaines de l’IA, de l’apprentissage automatique et des systèmes intelligents. Fort de plusieurs années d’expérience académique et pratique, mon objectif est de proposer des parcours d’apprentissage stimulants et enrichissants pour tous les apprenants. Ce cours reflète pleinement ma passion pour le partage des connaissances et la promotion d’une culture d’apprentissage continu.

Explorez le Programme du Cours

4 Chapters · 27 Lessons

  1. 1

    Chapitre 1 - Introduction à l'apprentissage par renforcement

    1. (Included in full purchase)

      1.1.Introduction à l'apprentissage par renforcement (RL)

    2. (Included in full purchase)

      1.3.Les applications du RL

    3. (Included in full purchase)

      1.5.Pratique 1 du Chapitre 1 - Apprentissage par Essais et Erreurs avec Récompenses Différées

    4. (Included in full purchase)

      1.2.Quiz 1 du Chapitre 1-notdone-lien

  2. 2

    Chapitre 2 - Différences entre l'Apprentissage par Renforcement, Supervisé et Non Supervisé

    1. (Included in full purchase)

      2.1.Pourquoi choisir l’apprentissage par renforcement plutôt que supervisé ou non supervisé ?

    2. (Included in full purchase)

      2.2.Tableau comparatif entre l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement

    3. (Included in full purchase)

      2.3.Ressources supplémentaires - Vidéos, Projets et Outils

    4. (Included in full purchase)

      2.5.Pratique 1 du Chapitre 2 - Choix de l'approche (supervisé, non supervisé ou RL)

    5. (Included in full purchase)

      2.6.Pratique 2 du Chapitre 2 - Pourquoi le RL ?

    6. (Included in full purchase)

      2.7.Pratique 1 du Chapitre 2 (Correction)

    7. (Included in full purchase)

      2.8.Pratique 2 du Chapitre2 (Correction)

    8. (Included in full purchase)

      2.4.Quiz 1 du Chapitre 2-notdone-lien

  3. 3

    Chapitre 3 - Composants Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement

    1. (Included in full purchase)

      Ressources du chapitre

    2. (Included in full purchase)

      3.1.Introduction aux composantes du RL

    3. (Included in full purchase)

      3.5.Explorer ou Exploiter ? Le Dilemme en RL

    4. (Included in full purchase)

      3.2.Quiz 1 du Chapitre 3-notdone-lien

    5. (Included in full purchase)

      3.4.Quiz 2 du Chapitre 3-nondone-lien

    6. (Included in full purchase)

      3.6.Quiz 3 du Chapitre 3-notdone-lien

  4. 4

    Chapitre 4 - Les Environnements en Apprentissage par Renforcement : Définition et Implication

    1. (Included in full purchase)

      4.1.Explorer les Différents Types d'Environnements en RL

    2. (Included in full purchase)

      4.2.Comprendre en Profondeur les Caractéristiques d’un Environnement Dynamique

    3. (Included in full purchase)

      4.3.Différence entre les environnements Stochastiques et Dynamiques

    4. (Included in full purchase)

      4.4.Comprendre et Comparer les Environnements d’Apprentissage dans le Monde Réel

    5. (Included in full purchase)

      4.6.Chapitre Récapitulatif : Clarification des Concepts Stochastique, Déterministe, Dynamique et Non-Déterministe

    6. (Included in full purchase)

      4.8.Pratique 1 du Chapitre 4

    7. (Included in full purchase)

      4.9.Pratique 1 du Chapitre 4 (Correction)

    8. (Included in full purchase)

      4.5.Quiz 1 du Chapitre 4-notdone-lien

    9. (Included in full purchase)

      4.7.Quiz 2 du Chapitre 4-notdone-lien

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