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Deep Reinforcement Learning Hands-On – Méthodes RL : DQN, itération, gradients, TRPO, AlphaGo Zero
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Fondements de l'apprentissage par renforcement profond – Théorie et pratique en Python
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AI Crash Course: A fun and hands-on introduction to machine learning, reinforcement learning, deep learning, and artificial intelligence with Python
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Advancing Training and Inference Methods for Reinforcement Learning-Based Job Shop Scheduling
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Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches
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Maîtriser l'apprentissage par renforcement avec Python – Créez des modèles auto-apprenants
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Architectures for Agentic AI: Integrating Multi-Agent Systems, Reinforcement Learning, and LLMs for Autonomous Decision-Making
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Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control
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Apprentissage par renforcement et optimisation stochastique: Cadre unifié des décisions séquentielles
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Building Agentic AI Systems with Python: A Practical Guide to Creating Chatbots, Automation Pipelines, and Autonomous Agents with LLMs and Reinforcement Learning
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Apprentissage par renforcement avec Python – Maîtrisez apprentissage profond, OpenAI Gym et TensorFlow
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Markov Decision Processes Step by Step : The Visual Workbook: A Theory Workbook for Reinforcement Learning, Bellman Equations, Value Iteration, and Policy Iteration
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Deep Reinforcement Learning Hands-On – RL pour chatbots, robotique et optimisation
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Reinforcement Learning for Beginners: From Zero to AI Agent: Build Intelligent Systems with Q-Learning, Python, and Real-World Projects
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Deep Reinforcement Learning Hands-On – Guide pratique de la RL : du Q-learning et DQNs aux PPO et RLHF
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Reinforcement Learning for Financial Strategy: Policy Optimization and Adaptive Trading Systems in Python
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Deep Learning avec TensorFlow & Keras – Modèles supervisés, non supervisés et renforcement – 3e éd.
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Agentic AI Development with Python: Create Adaptive AI Agents, Chatbots, and Automation Pipelines with LLMs, Reinforcement Learning, and Open-Source Agent Frameworks
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Deep Reinforcement Learning with Python – Maîtrisez le RL avec OpenAI Gym et TensorFlow – 2e éd.
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Agentic AI Engineering with Python: Design, Build, and Deploy Intelligent Agents, Chatbots, and Autonomous Automation Systems with LLMs, Reinforcement Learning, and Open-Source Frameworks
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Analog Integrated Circuit Design Under PVT Conditions: Efficient Reinforcement and Transfer Learning Techniques
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Reinforcement Learning for Beginners: From Zero to AI Agent: Build Intelligent Systems with Q-Learning, Python, and Real-World Projects
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Multi-Agent Reinforcement Learning for Beginners:: A Conceptual and Practical Introduction for Students and Practitioners
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Reinforcement Learning for Options and Volatility Trading: Dynamic Hedging and Adaptive Strategies in Python
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Reinforcement Learning: Mathematical Foundations and Algorithmic Principles
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MULTI AGENT REINFORCEMENT LEARNING HANDBOOK: A Comprehensive Guide to Mastery Multi-Agent Systems with Python, PyTorch, Deep Reinforcement Learning and Collaborative AI
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Deep Reinforcement Learning in Practice: Build Real-World AI Agents with PyTorch, PPO, and RLHF
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Deep Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices
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Reinforcement Learning: Mathematical Foundations and Algorithmic Principles
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