Labyrinthe IA : Apprentissage par Renforcement avec Python | Q-Learning Demo скачать в хорошем качестве

Labyrinthe IA : Apprentissage par Renforcement avec Python | Q-Learning Demo

🎮 Découvrez comment une IA apprend à résoudre un labyrinthe par elle-même ! Dans cette vidéo, je vous présente mon projet d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) où un agent intelligent apprend à naviguer dans un labyrinthe complexe sans programmation explicite du chemin. 🎯 Ce que vous allez voir : ✅ Agent IA qui apprend par essai-erreur ✅ Visualisation en temps réel de l'apprentissage ✅ Comparaison : Agent non-entraîné vs Agent expert ✅ Evolution des performances sur plusieurs épisodes ✅ Interface graphique interactive avec Pygame 🧠 Algorithmes implémentés : Q-Learning (Apprentissage par renforcement tabulaire) Deep Q-Network (DQN) - Optionnel selon votre implémentation Exploration vs Exploitation Système de récompenses intelligentes 🛠️ Technologies utilisées : Python Pygame (Interface graphique & animations) NumPy (Calculs matriciels) Matplotlib (Visualisation des résultats) 🎓 Apprenez : → Les bases du Reinforcement Learning → Comment implémenter Q-Learning from scratch → Créer des environnements d'apprentissage avec Pygame → Optimiser les hyperparamètres (learning rate, discount factor...) 💡 Concepts abordés : #ReinforcementLearning #QLearning #MachineLearning #Python #Pygame #IA #DeepLearning #AI #GameDev #OpenAI 👍 Likez si vous voulez plus de projets IA ! 💬 Commentez vos idées d'amélioration ! 🔔 Abonnez-vous pour ne rien manquer !