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Deep Reinforcement Learning Hands-On – Méthodes RL : DQN, itération, gradients, TRPO, AlphaGo Zero
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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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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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Architectures IA agentique – Multi‑agents, apprentissage par renforcement et LLMs
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Deep Reinforcement Learning Hands-On – RL pour chatbots, robotique et optimisation
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Fondements de l'apprentissage par renforcement profond – Théorie et pratique en Python
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Continual and Reinforcement Learning for Edge AI: Framework, Foundation, and Algorithm Design
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Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches
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Advancing Training and Inference Methods for Reinforcement Learning-Based Job Shop Scheduling
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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 Sequential Decision and Optimal Control
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Maîtriser l'apprentissage par renforcement avec Python – Créez des modèles auto-apprenants
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Apprentissage par renforcement et optimisation stochastique: Cadre unifié des décisions séquentielles
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Practical Deep Reinforcement Learning with Python: Concise Implementation of Algorithms, Simplified Maths, and Effective Use of TensorFlow and PyTorch (English Edition)
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Deep Reinforcement Learning with Python – Maîtrisez le RL avec OpenAI Gym et TensorFlow – 2e éd.
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