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......@@ -30,11 +30,7 @@ Cette journée est organisée par **l'IDRIS** et **l'ANF Fidle**, avec le soutie
|**Deep Reinforcement Learning : Tactiques et Stratégies?**|
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Après le supervisé et le non supervisé, la révolution du Deep Learning s'est également
étendue à "l'apprentissage par renforcement", occasionnant une accélération du développement
de la robotique et en permettant aux IA de remporter des victoires face à la plupart des meilleurs
joueurs humains (AlphaGo), d'élaborer des stratégies ou des tactiques, ou encore dernièrement,
en participant au succès de ChatGPT (grâce au RLHF). <br>Le sujet est très vaste et cette séquence mériterait de très nombreuses heures, compte tenue de la complexité et de la richesse du domaine :-) <br>Durant ces 3 petites heures, nous essayerons de retracer, rapidement et ensemble, le chemin parcouru au XXe et XXIe siècle, et de comprendre les enjeux et les différentes techniques derrière ces IA qui ont (elles aussi) changées la donne !<br><br>Au menu de cette séquence :<br> <br>- Introduction au Reinforcement Learning<br>- Q-learning vs Sarsa<br>- Du RL au DQN : pour passer à des espaces à hautes dimensionalités via des fonctions d'approximation<br> - Policy Gradient : directement dans l'action<br>- Cas d'usage, résultats et perspectives<br><br>Séquence animée par Bertrand Cabot (CNRS/IDRIS) et Léo Hunout (INRIA/IDRIS) Durée : 3h<br><br> <img width=350 src="uploads/f10802cffd738d1636fccd94d082b8c0/smilingrobot.png">
Après le supervisé et le non supervisé, la révolution du Deep Learning s'est également étendue à **l'apprentissage par renforcement**, occasionnant une accélération du développement de la robotique et en permettant aux IA de remporter des victoires face à la plupart des meilleurs joueurs humains (AlphaGo), d'élaborer des stratégies ou des tactiques, ou encore dernièrement,en participant au succès de ChatGPT (grâce au RLHF). <br>Le sujet est très vaste et cette séquence mériterait de très nombreuses heures, compte tenue de la complexité et de la richesse du domaine :-) <br>Durant ces 3 petites heures, nous essayerons de retracer, rapidement et ensemble, le chemin parcouru au XXe et XXIe siècle, et de comprendre les enjeux et les différentes techniques derrière ces IA qui ont (elles aussi) changées la donne !<br><br>Au menu de cette séquence :<br> <br>- Introduction au Reinforcement Learning<br>- Q-learning vs Sarsa<br>- Du RL au DQN : pour passer à des espaces à hautes dimensionalités via des fonctions d'approximation<br> - Policy Gradient : directement dans l'action<br>- Cas d'usage, résultats et perspectives<br><br>Séquence animée par Bertrand Cabot (CNRS/IDRIS) et Léo Hunout (INRIA/IDRIS) Durée : 3h<br><br> <img width=350 src="uploads/f10802cffd738d1636fccd94d082b8c0/smilingrobot.png">
A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**
Découvrez le **[programme 2022/23](Fidle à distance/Programme)**
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